講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-09-06 10:45
経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案 ○花田博幸・柴垣篤志(名工大)・佐久間 淳(筑波大)・竹内一郎(名工大) PRMU2016-80 IBISML2016-35 |
抄録 |
(和) |
各事例が$d$次元ベクトルからなる$n$事例の訓練データを用いて,正則化経験損失最小化により学習を行うことを考える.このとき,訓練データの一部が変更されたときにそれに対応した学習結果を得るには,仮に変更前の学習結果を知っていたとしても,一般に$O(nd)$時間がかかる.これを避ける方法の一つに高速感度分析が挙げられ,これは変更後の学習結果を厳密に求める代わりに上界・下界として得ることで,計算時間を大幅に削減する.
これまでにも,事例単位の変更を想定した高速感度分析は考案されており,変更された事例数$|{cal M}_I|$($leq n$)に対して$O(d|{cal M}_I|)$時間で学習結果の上下界を得る方法は提案されていた.これに対し本研究では,より一般化されたデータの変更に対しても高速な手法として,変更されたデータの値の個数$|{cal M}|$($leq nd$)に対して$O(|{cal M}|)$時間で学習結果の上下界を得る方法を示す. |
(英) |
For a training data set consisting of $n$ vectors of $d$ dimensions, we consider obtaining a training result from it by a regularized empirical risk minimization. In such a situation, if we need a new training result when a part of the training data, we need $O(nd)$ time in general even if we know the training result before the change of the data. A solution for the problem is the quick sensitivity analysis, which computes the upper and the lower bounds of the training result rather than the exact one with much smaller computational cost.
There has been a quick sensitivity analysis method for instance-wise change, which enables us to compute the upper and the lower bounds of the training result in $O(d|{cal M}_I|)$ time for the number of changed instances $|{cal M}_I|$ ($leq n$). On the other hand, we propose a fast method for more generalized data changes: it enables us to compute the upper and the lower bounds of the training result in $O(d|{cal M}|)$ time for the number of changed values $|{cal M}|$ ($leq nd$). |
キーワード |
(和) |
経験損失最小化 / 高速感度分析 / 強凸性 / duality gap / / / / |
(英) |
Empirical risk minimization / Quick sensitivity analysis / Strong convexity / Duality gap / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 209, IBISML2016-35, pp. 203-210, 2016年9月. |
資料番号 |
IBISML2016-35 |
発行日 |
2016-08-29 (PRMU, IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2016-80 IBISML2016-35 |