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講演抄録/キーワード
講演名 2014-01-23 09:30
クラス共通損失関数平滑度の自動設定法を伴う最小分類誤り学習法
太田健介同志社大)・渡辺秀行NICT)・片桐 滋大崎美穂同志社大)・松田繁樹堀 智織NICT
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抄録 (和) 最小分類誤り(MCE: Minimum Classification Error)学習法で用いられる平滑化分類誤り数損失の平滑性は,学習の未知標本耐性を向上させる効果を持つ.従って,その平滑度の適切な設定が望まれることは明らかであり,
最近,パルツェン推定を用いるMCE学習法の定式化に着目した自動設定法が提案され,その有効性が示されるようになった.
しかし,その手法は,分類すべきクラス毎に平滑度を設定するものであり,
限られた学習標本に過適応(過学習)を起こす原理的な弱点を有していた.本稿は,この先行手法の弱点を解決し,平滑度を全クラス共通に自動的に設定するための手法を提案し,その有効性を示すものである.実験の結果,提案手法が,先行する自動設定法と比べて,標本数等に関する種々の実験条件において安定的に高い分類性能を達成できることが明らかとなる. 
(英) The smoothness of the smooth classification error count loss used in the Minimum Classification Error (MCE) training has an effect of increasing training robustness to unseen samples. Therefore, an appropriate determination of the smoothness is obviously needed. Recently, to meet this necessity, a method using the Parzen-estimation-based MCE formalization was proposed for automatically setting the smoothness, and its effectiveness was demonstrated. However, this method sets the smoothness in the class-by-class mode, and it has a potential risk of causing over-fitting to training samples. In this paper, we propose a new method for automatically finding an appropriate value of the smoothness that is set to all of the classes, and demonstrate its usefulness. From evaluation experiments, we show that the proposed method works more stably and more effectively under various classifier conditions than its counterpart, preceding automatic determination method.
キーワード (和) 最小分類誤り学習 / パルツェン推定 / / / / / /  
(英) Minimum classification error training / Parzen estimation / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 402, PRMU2013-91, pp. 1-6, 2014年1月.
資料番号 PRMU2013-91 
発行日 2014-01-16 (PRMU, MVE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM MVE  
開催期間 2014-01-23 - 2014-01-24 
開催地(和) 大阪大学豊中キャンパス 基礎工学部国際棟 
開催地(英)  
テーマ(和) 人体・動作の認識と理解,福祉と共生,国際会議報告 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2014-01-PRMU-CVIM-MVE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) クラス共通損失関数平滑度の自動設定法を伴う最小分類誤り学習法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Minimum Classification Error Training with Automatic Determination of Loss Smoothness Common to All Classes 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 最小分類誤り学習 / Minimum classification error training  
キーワード(2)(和/英) パルツェン推定 / Parzen estimation  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 太田 健介 / Kensuke Ota / オオタ ケンスケ
第1著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡辺 秀行 / Hideyuki Watanabe / ワタナベ ヒデユキ
第2著者 所属(和/英) 独立行政法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 片桐 滋 / Shigeru Katagiri / カタギリ シゲル
第3著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大崎 美穂 / Miho Ohsaki / オオサキ ミホ
第4著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 松田 繁樹 / Shigeki Matsuda / マツダ シゲキ
第5著者 所属(和/英) 独立行政法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀 智織 / Chiori Hori / ホリ チオリ
第6著者 所属(和/英) 独立行政法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2014-01-23 09:30:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2013-91,IEICE-MVE2013-32 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.402(PRMU), no.403(MVE) 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2014-01-16,IEICE-MVE-2014-01-16 


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