講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-12-22 09:50
交差検証誤差最小化によるSV回帰ハイパーパラメータ最適化の高速化 ○烏山昌幸・中野良平(名工大) NC2007-73 |
抄録 |
(和) |
サポートベクトル回帰(SVR)の汎化性能は,ハイパーパラメータである無反応領域の幅$\varepsilon$,ペナルティ係数$C$,カーネル関数のパラメータ$\sigma$などに大きく依存する.我々は交差検証誤差最小化の観点からSVRのハイパーパラメータを最適化する手法MCV-SVR法を提案してきた.しかし,MCV-SVRは交差検証を利用するため計算コストが大きくなる.そこで,本論文ではSVRの交差検証高速化手法であるAOSVRを適用することで,MCV-SVRの高速化をはかった.実験では,AOSVRによってMCV-SVRの大幅な高速化が可能であることを示す,また既存の他手法との比較実験によりMCV-SVR法の有効性を示す. |
(英) |
The performance of Support Vector Regression (SVR) deeply depends on its hyperparameters such as an insensitive zone thickness, a penalty factor, and kernel parameters. A method called MCV-SVR was once proposed, which optimizes SVR hyperparameters so that cross-validation error is minimized.
However, the computational cost of CV is usually high. In this paper we apply Accurate Online Support Vector Regression (AOSVR) to the MCV-SVR cross-validation procedure. The AOSVR enables an efficient update of a trained SVR function. We show the AOSVR dramatically accelerates the MCV-SVR. Moreover, our experiments showed our faster MCV-SVR has better generalization than other existing methods. |
キーワード |
(和) |
サポートベクトルマシン / サポートベクトル回帰 / 交差検証誤差最小化 / / / / / |
(英) |
support vector machines / support vector regression / mimum cross-validation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 410, NC2007-73, pp. 13-18, 2007年12月. |
資料番号 |
NC2007-73 |
発行日 |
2007-12-15 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2007-73 |