電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-06 11:15
微分フリー最適化手法による識別器のハイパパラメータチューニング
尾崎嘉彦矢野正基筑波大/産総研)・大西正輝産総研)・久野誉人筑波大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 機械学習手法において,識別器が性能を発揮するためには適切なハイパパラメータチューニングを行うことが極めて重要である.しかし,一般にハイパパラメータと識別器の性能との関係は未知の関数であるため,最適なハイパパラメータの探索には勾配など目的関数が持つ特徴を利用できない.本論文では,識別器のハイパパラメータチューニングに目的関数の勾配情報を利用しない微分フリー最適化手法を適用し,計算実験により有用性の検証を行った. 
(英) In machine learning methods, an appropriate hyper-parameter tuning is really important for classifiers to perform its best.
However, in general, the relationship between the performance of classifiers and their hyper-parameters is an unknown function.
So the features with the objective function such as gradient are not available to optimize hyper-parameters.
In this paper, we apply derivative-free optimization methods without the gradient information of the objective function in the hyper-parameter tuning of classifiers and evaluated their performance by computational experiments.
キーワード (和) 微分フリー最適化 / 機械学習 / ハイパパラメータチューニング / Coordinate-search法 / Nelder-Mead法 / サポートベクトルマシン / 畳み込みニューラルネットワーク /  
(英) Derivative-Free Optimization / Machine Learning / Hyper-parameter Optimization / Coordinate-Search Method / Nelder-Mead Method / Support Vector Machine / Convolutional Neural Network /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 208, PRMU2016-84, pp. 227-232, 2016年9月.
資料番号 PRMU2016-84 
発行日 2016-08-29 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IBISML  
開催期間 2016-09-05 - 2016-09-06 
開催地(和) 富山大学 
開催地(英)  
テーマ(和) パターン認識・機械学習基盤技術及び一人称視点・注視情報と行動理解 
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 2016-09-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 微分フリー最適化手法による識別器のハイパパラメータチューニング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Hyper-parameter Optimization with Derivative-free Method 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 微分フリー最適化 / Derivative-Free Optimization  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(3)(和/英) ハイパパラメータチューニング / Hyper-parameter Optimization  
キーワード(4)(和/英) Coordinate-search法 / Coordinate-Search Method  
キーワード(5)(和/英) Nelder-Mead法 / Nelder-Mead Method  
キーワード(6)(和/英) サポートベクトルマシン / Support Vector Machine  
キーワード(7)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 尾崎 嘉彦 / Yoshihiko Ozaki / オザキ ヨシヒコ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学/産業技術総合研究所 (略称: 筑波大/産総研)
University of Tsukuba/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: Univ. Tsukuba/AIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 矢野 正基 / Masaki Yano / ヤノ マサキ
第2著者 所属(和/英) 筑波大学/産業技術総合研究所 (略称: 筑波大/産総研)
University of Tsukuba/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: Univ. Tsukuba/AIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大西 正輝 / Masaki Onishi / オオニシ マサキ
第3著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 久野 誉人 / Takahito Kuno / クノ タカヒト
第4著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. Tsukuba)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2016-09-06 11:15:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-84,IEICE-IBISML2016-39 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.208(PRMU), no.209(IBISML) 
ページ範囲 pp.227-232 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2016-08-29,IEICE-IBISML-2016-08-29 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会