講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-09-06 10:40
損失関数平滑度の自動制御を伴う最小分類誤り学習法 ○徳野純一(同志社大)・渡辺秀行(NICT)・片桐 滋・大崎美穂(同志社大) PRMU2010-80 IBISML2010-52 |
抄録 |
(和) |
最小分類誤り(MCE: Minimum Classification Error)学習法において,損失関数などの平滑性は,疑似的な訓練用標本の増加を通して学習の未知標本耐性を向上させる効果を持つ.しかし,その平滑度の設定を自動的に行う合理的な手法がなく,これまでは経験的に設定されてきた.本稿は,この長年の課題に対して,パルツェン推定に
基づくMCE 法の再定形化に着目し,誤分類測度空間における訓練用標本に対するパルツェン窓幅を交差確認型最尤推定によって求めることで損失関数の平滑性を決定する手法を提案するものである.実験を通してその有用性も明らかにする. |
(英) |
The smoothness embedded in the Minimum Classification Error formalization has an effect of increasing virtual training samples, which leads to the high robustness to unknown samples. However, a rational method for controlling the smoothness has not yet been developed. To alleviate this long-standing problem, we propose in this paper a new method for contolling the loss function smoothness through the Parzen kernel width estimation with the cross-validation maximum likelihood method. Experiments clearly show the high utility of the proposedmethod. |
キーワード |
(和) |
最小分類誤り学習 / パルツェン推定 / 交差確認型最尤推定 / / / / / |
(英) |
Minimum classification error / Parzen estimate / Cross-validation maximum likelifood estimate / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-80, pp. 179-184, 2010年9月. |
資料番号 |
PRMU2010-80 |
発行日 |
2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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