講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-03-13 15:40
CombNET-IIIの詳細分類ネットワークにおける独立特徴選択に関する研究 ○宮谷俊行・マウリシオ クグレ・黒柳 奨・岩田 彰(名工大) NC2007-173 |
抄録 |
(和) |
大規模な分類問題を解くために開発されたCombNET-IIの改良版として
CombNET-IIIが開発された。CombNET-IIIは認識精度の向上をもたらしたが、認
識時の計算量が増大するという問題が発生した。認識時の計算量には入力サン
プルの特徴次元数が影響していることがわかっており、特徴次元数を削減する
ことで計算量の削減が期待できる。CombNET-IIIにおける大分類ネットワーク
(Stem Network)によって分割されたクラスタに対応する詳細分類ネットワーク
(Branch Network)は独立して存在している。各クラスタに属するカテゴリは類
似度によって分割されたもので、共通する特徴次元を含んでいることが期待で
きる。各詳細分類ネットワークにおいて共通する特徴次元は各詳細分
類ネットワークには不要であると考え、フィッシャーの評価基準を用いて独立
に特徴選択を行いこれらを削減した。これにより認識時の計算量削減、認
識精度の向上が得られた。 |
(英) |
CombNET-III is an improved version of CombNET-II, which was developed to solve large-scale classification problems. CombNET-III brought improvements on recognition precision, but with the drawback of a higher computational complexity in recognition, which is directly proportional to the number of features. The fine classification in CombNET-III is performed by the expert classifiers (branch networks), corresponding to clusters divided by the gating network (stem network). As the clusters were divided by similarity, the categories inside each cluster present many features in common. Those common features are unnecessary and can be eliminated. We propose an independent feature selection procedure using Fisher's criterion. Experimental results show that not only the computational complexity was successfully reduced but also the classification accuracy was improved. |
キーワード |
(和) |
ニューラルネットワーク / 大規模分類問題 / 独立特徴選択 / フィッシャーの評価基準 / / / / |
(英) |
neural network / large-scale classifier / independent feature selection / Fisher's criterion / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 542, NC2007-173, pp. 361-366, 2008年3月. |
資料番号 |
NC2007-173 |
発行日 |
2008-03-05 (NC) |
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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NC2007-173 |