講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-12-21 09:30
大幾何マージン最小分類誤り学習法におけるプロトタイプ型モデルサイズ自動最適化手法の検討 ○荻野将大(同志社大)・渡辺秀行(NICT)・片桐 滋・大崎美穂(同志社大)・Xugang Lu・河井 恒(NICT) PRMU2015-100 |
抄録 |
(和) |
高い未知標本耐性をもつ分類器のための過不足ないクラスモデルサイズの選定をめざし,大幾何マージン最小分類誤り学習法においてプロトタイプ型分類器のプロトタイプ数を自動的に最適化する手法を検討する.特に,プロトタイプを追加する際に,学習用標本にクラスタリングを適用して得られるプロトタイプを利用する追加法を提案し,比較実験を通して,それを用いた自動最適化法の有効性を示す. |
(英) |
To develop a method for nding an appropriate class model size, which leads to accurate classication over unseen pattern samples, we investigate a method of automatically optimizing the number of prototypes for multi-prototype classiers trained with the Large Geometric Margin Minimum Classication Error training. In
the paper, we propose a new, training-sample-clustering-based procedure of prototype setting, and experimentally demonstrate the utility of the automatic optimization method using the new procedure. |
キーワード |
(和) |
大幾何マージン最小分類誤り学習法 / クラスモデルサイズ自動最適化 / / / / / / |
(英) |
Large geometric margin minimum classication error training / Automatic class model size optimiza- tion / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 388, PRMU2015-100, pp. 1-6, 2015年12月. |
資料番号 |
PRMU2015-100 |
発行日 |
2015-12-14 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2015-100 |