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| 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 |
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| 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. |
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| 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) | |
| PDFダウンロード | IBISML2017-87 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-11-08 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 一般化ラベルノイズモデルにおける分類問題について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Classification Problem in Generalized Label Noise Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ラベルノイズ / label noise |
| キーワード(2)（和/英） | 半教師あり学習 / semi-supervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | 外れ値 / outliers |
| キーワード(4)（和/英） | EMアルゴリズム / EM algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | 変分ベイズ / Variational Bayes method |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須子 統太 / Tota Suko / スコ トウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀井 俊佑 / Shunsuke Horii / ホリイ シュンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-10 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-87 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.377-382 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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