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講演抄録/キーワード
講演名 2018-09-21 09:50
説明可能な能動的サンプル選択
田口優介亀山啓輔筑波大)・日野英逸統計数理研PRMU2018-50 IBISML2018-27
抄録 (和) 教師付き学習を行う際,データを新たに取得することはモデルの性能向上のためのシンプルな方法である.しかし,データ取得に際し金銭的,時間的に多大なコストがかかる状況も多く存在し,できる限り少ないデータ取得回数に抑えたいという要請がある.その要請に応える一つの方法が,能動学習である.能動学習とは,モデルの性能向上に対してより貢献するデータを選択し,少ないデータ取得回数で求める性能に近づけるというフレームワークである.本研究ではこの能動学習に焦点を当て,新規手法の提案を行う.提案手法は,応答変数を予測するモデルと,テスト損失の減少量を予測するモデルの二種類のモデルを用い,テスト損失の減少量を予測するモデルを用いて新たなサンプルを選択する.ここで,random forestなどの変数重要度を算出できるモデルをテスト損失減少量の予測モデルとして用いることによって,選択されたサンプルに対する合理的な解釈が可能となる.複数のデータセットに対して提案手法を適用し,提案手法が能動学習の性能として既存手法と同等以上であり,さらにサンプル選択の根拠を合理的に解釈できるという望ましい性質を持つことを示した. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 能動学習 / 解釈性 / プールベース能動学習 / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 220, IBISML2018-27, pp. 97-104, 2018年9月.
資料番号 IBISML2018-27 
発行日 2018-09-13 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード PRMU2018-50 IBISML2018-27

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2018-09-20 - 2018-09-21 
開催地(和) 福岡工業大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 機械学習と実応用 
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 2018-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 説明可能な能動的サンプル選択 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Interpretable active sampling 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 能動学習 /  
キーワード(2)(和/英) 解釈性 /  
キーワード(3)(和/英) プールベース能動学習 /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田口 優介 / Yuusuke Taguchi / タグチ ユウスケ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 亀山 啓輔 / Keisuke Kameyama / カメヤマ ケイスケ
第2著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第3著者 所属(和/英) 統計数理研究所 (略称: 統計数理研)
The Institute of Statistical Mathematics (略称: ism)
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講演者
発表日時 2018-09-21 09:50:00 
発表時間 10 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-PRMU2018-50,IEICE-IBISML2018-27 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.219(PRMU), no.220(IBISML) 
ページ範囲 pp.97-104 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-PRMU-2018-09-13,IEICE-IBISML-2018-09-13 


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