ホモトピー法を用いたロバストサポートベクターマシンの最適化法(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
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概要
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本稿では外れ値に対して頑健性を有するロバストSVMの最適化法を提案する.ロバストSVMを実用化する際には,どのインスタンスが外れ値となるか,外れ値の影響をどの程度軽減させるかを適応的に決める必要がある.本研究では,外れ値の判定規準と影響度を調整するパラメータを導入し,これらのパラメータを変化させたときの解の軌跡を追跡するアルゴリズムを構築する. ロバストSVMの損失関数は非凸であるため,提案アルゴリズムは局所最適解のパスを計算する.局所最適解のパスは,凸問題の最適解パスとは異なり,有限個の点で不連続点を持つことが示される.提案アルゴリズムでは, これらの不連続点を同定し,適切に対処することができる.数値実験により提案アルゴリズムの有効性を検証する.
- 2013-08-26
著者
-
杉山 将
東京工業大学
-
竹内 一郎
名古屋工業大学
-
竹内 一郎
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
杉山 将
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
小川 晃平
名古屋工業大学
-
鈴村 真矢
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
小川 晃平
名古屋工業大学大学院工学研究科
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