講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-05 15:10
[ポスター講演]パラメータ未知の一般化ラベルノイズモデルにおける分類法について ○須子統太・安田豪毅・堀井俊佑・小林 学(早大) IBISML2018-92 |
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.一般化ラベルノイズモデルは,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で扱われる,ラベルに対する様々なノイズを統一的に表現可能なモデルである.本研究では,ノイズ分布のパラメータが未知である一般化ラベルノイズモデルに対してEMアルゴリズムを用いた分類法を提案する.そのもとで数値実験により提案アルゴリズムの性能評価を行う. |
(英) |
In classification problem, there is a case where noise is added to the label. The generalized label noise model is a model that unifiedly expresses various label noises that are handled in semi-supervised learning, learning from positive and unlabeled data and learning from data including the outliers, and so on. We propose a classification algorithm using the EM algorithm for this model with unknown parameters. We evaluate the performance of the proposed algorithm by numerical experiments. |
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 / / / / |
(英) |
label noise / semi-supervised learning / outliers / EM algorithm / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-92, pp. 361-366, 2018年11月. |
資料番号 |
IBISML2018-92 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
ISSN |
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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