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講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-06 10:45
経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案
花田博幸柴垣篤志名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大PRMU2016-80 IBISML2016-35
抄録 (和) 各事例が$d$次元ベクトルからなる$n$事例の訓練データを用いて,正則化経験損失最小化により学習を行うことを考える.このとき,訓練データの一部が変更されたときにそれに対応した学習結果を得るには,仮に変更前の学習結果を知っていたとしても,一般に$O(nd)$時間がかかる.これを避ける方法の一つに高速感度分析が挙げられ,これは変更後の学習結果を厳密に求める代わりに上界・下界として得ることで,計算時間を大幅に削減する.
これまでにも,事例単位の変更を想定した高速感度分析は考案されており,変更された事例数$|{cal M}_I|$($leq n$)に対して$O(d|{cal M}_I|)$時間で学習結果の上下界を得る方法は提案されていた.これに対し本研究では,より一般化されたデータの変更に対しても高速な手法として,変更されたデータの値の個数$|{cal M}|$($leq nd$)に対して$O(|{cal M}|)$時間で学習結果の上下界を得る方法を示す. 
(英) For a training data set consisting of $n$ vectors of $d$ dimensions, we consider obtaining a training result from it by a regularized empirical risk minimization. In such a situation, if we need a new training result when a part of the training data, we need $O(nd)$ time in general even if we know the training result before the change of the data. A solution for the problem is the quick sensitivity analysis, which computes the upper and the lower bounds of the training result rather than the exact one with much smaller computational cost.
There has been a quick sensitivity analysis method for instance-wise change, which enables us to compute the upper and the lower bounds of the training result in $O(d|{cal M}_I|)$ time for the number of changed instances $|{cal M}_I|$ ($leq n$). On the other hand, we propose a fast method for more generalized data changes: it enables us to compute the upper and the lower bounds of the training result in $O(d|{cal M}|)$ time for the number of changed values $|{cal M}|$ ($leq nd$).
キーワード (和) 経験損失最小化 / 高速感度分析 / 強凸性 / duality gap / / / /  
(英) Empirical risk minimization / Quick sensitivity analysis / Strong convexity / Duality gap / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 209, IBISML2016-35, pp. 203-210, 2016年9月.
資料番号 IBISML2016-35 
発行日 2016-08-29 (PRMU, 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)
PDFダウンロード PRMU2016-80 IBISML2016-35

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 IBISML 
会議コード 2016-09-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A proposal on quick sensitivity analysis of empirical risk minimization problems 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 経験損失最小化 / Empirical risk minimization  
キーワード(2)(和/英) 高速感度分析 / Quick sensitivity analysis  
キーワード(3)(和/英) 強凸性 / Strong convexity  
キーワード(4)(和/英) duality gap / Duality gap  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 花田 博幸 / Hiroyuki Hanada / ハナダ ヒロユキ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 柴垣 篤志 / Atsushi Shibagaki / シバガキ アツシ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐久間 淳 / Jun Sakuma / サクマ ジュン
第3著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第4著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
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講演者
発表日時 2016-09-06 10:45:00 
発表時間 30 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-PRMU2016-80,IEICE-IBISML2016-35 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.208(PRMU), no.209(IBISML) 
ページ範囲 pp.203-210 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-PRMU-2016-08-29,IEICE-IBISML-2016-08-29 


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