講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-10 13:00
一般化ラベルノイズモデルにおける分類問題について ○須子統太・堀井俊佑(早大) IBISML2017-87 |
抄録 |
(和) |
パターン認識等の分類問題において,ラベルが正確に得られず,意図しないノイズが付加されてしまう場合が多々ある.
本研究ではラベルにノイズが付加される分類問題に対し,一般的なノイズ混入モデルを提案する.
これにより,半教師あり学習,正例とラベルなしデータによる学習,外れ値を含むデータに対する分類問題など様々な学習問題を統一的に表現することを目的とする.
そのもとで,EMアルゴリズムと変分ベイズアルゴリズムを利用した分類アルゴリズムを提案し,数値実験により性能の評価を行う. |
(英) |
In classification problem, there is a case where noise is added to the label.
In this study, we proposes a general noise added model.
We describe a variety of learning problems using the proposed model. For example, semi-supervised learning, learning from positive and unlabeled data and learning from data including the outliers.
For this model, we propose a classification algorithm using the EM algorithm and the Variational Bayes method.
We evaluate the performance of the proposed algorithm by numerical experiments. |
キーワード |
(和) |
ラベルノイズ / 半教師あり学習 / 外れ値 / EMアルゴリズム / 変分ベイズ / / / |
(英) |
label noise / semi-supervised learning / outliers / EM algorithm / Variational Bayes method / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-87, pp. 377-382, 2017年11月. |
資料番号 |
IBISML2017-87 |
発行日 |
2017-11-02 (IBISML) |
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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