| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-01-17 11:20
中間点検証法を用いたニューラルネットワークによるパターン分類
○坂本康徳（富山大）・田村宏樹・淡野公一（宮崎大）・山下和也・石井雅博・唐堂正明（富山大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では，ニューラルネットワークにおける汎化能力を向上させるための改良型交差検証法を提案する．本研究では，提案する改良型交差検証法を中間点検証法と呼ぶ．従来の交差検証法では，訓練データを2又はN組に分ける処理が重要でそれにより性能が左右される問題があった．提案する中間点検証法は，既知の訓練データから新たなデータを生成し，その新たなデータから評価基準値を算出して，過学習がおきないように学習を止める手法である．そのため，事前に新たなデータを生成しないといけないが，訓練データを2又はN組に分ける処理は必要なく，実装がより容易になっている．また，提案法を用いて数値シミュレーション実験を行い，従来法と比較し提案法の有効性を示す． |
| （英） |
In this paper, we propose a midpoint validation method which improves the generalization of neural networks. The problem associated with the former cross-validation method is that efficiency is infected due to the separation of training data into two or N set. As for the proposed method, it creates new data from the known training data and computes a set of criteria using the newly created data and the previous training data. The implementation is easy since there is no unnecessary processing involved in separating the data into two or N sets. The advantage of the proposed method is that the method becomes much more efficient compared to the former method due to the numerical simulation used.
We compare its performance with those of the Support Vector Machine (abbr. SVM), Multilayer Perceptron (abbr. MLP), Radial Basis Function (abbr. RBF) and proposed method on several benchmark problems. The results obtained from the simulation carried out shows the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
（和） |
ニューラルネットワーク / 交差検証法 / Ionosphere data / Pima-indians-diabetes data / Wisconsin breast cancer data / / / |
| （英） |
Neural Network / Cross-Validation / Ionosphere data / Pima-indians-diabetes data / Wisconsin breast cancer data / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 451, NLP2006-114, pp. 19-24, 2007年1月. |
| 資料番号 |
NLP2006-114 |
| 発行日 |
2007-01-10 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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