| 講演名 | 2020-03-17 カーネル最小分類誤り学習法のベイズ誤り推定能力に関する実験的評価 山田 浩嗣(同志社大), 渡辺 秀行(ATR), 片桐 滋(同志社大), 大崎 美穂(同志社大), |
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| 抄録(和) | カーネル最小分類誤り（KMCE: Kernel Minimum Classification Error）学習法によって学習されるカーネル写像を伴うパターン分類器が，やはりカーネル写像を伴うサポートベクターマシン（SVM: Support Vector Machine）よりも圧倒的に小さなモデルサイズで，SVMと同等の高い分類率を達成し得ることが示されている．しかし，両分類器に関する従来の評価実験は分割学習法に基づいたものであり，ベイズ誤り推定の視点に立つ評価は必ずしも十分ではなかった．本稿では，4種の実世界データセットと交差検証法を用いた評価実験を通して，KMCE学習法に基づく分類器が持つ優れたベイズ誤り推定力を明らかにする． |
| 抄録(英) | A pattern classifier incorporating kernel mapping, which is trained by the Kernel Minimum Classification Error (KMCE) training method, is shown to achieve the almost same high classification accuracy as an alternative kernel-mapping-based classifier, Support Vector Machine (SVM). However, previous evaluations for these classifiers were simply conducted in the Hold-Out scheme, and their results are not necessarily sufficient from the viewpoint of Bayes error estimation. In the paper, we compare them using four real-life datasets in the Cross-Validation scheme, and show that the KMCE-training-based classifier can accurately estimate the Bayes error with a much smaller classifier size than that of SVM. |
| キーワード(和) | カーネル最小分類誤り学習法 / カーネル / サポートベクターマシン |
| キーワード(英) | Kernel Minimum Classification Error training / Kernel mapping / Support Vector Machine |
| 資料番号 | PRMU2019-100 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2020/3/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安全安心、セキュリティ・防災 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 玉木 徹(広島大) / 木村 昭悟(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Akisato Kimura(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス) |
| 幹事氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(OMRON SINICX) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内田 祐介(DeNA) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Uchida(DeNA) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | カーネル最小分類誤り学習法のベイズ誤り推定能力に関する実験的評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experimental Evaluation on Bayes Error Estimation Capability of Kernel Minimum Classification Error Training |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カーネル最小分類誤り学習法 / Kernel Minimum Classification Error training |
| キーワード(2)（和/英） | カーネル / Kernel mapping |
| キーワード(3)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山田 浩嗣 / Koji Yamada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 同志社大学(略称：同志社大) Doshisha University(略称：Doshisha Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡辺 秀行 / Hideyuki Watanabe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 国際電気通信基礎技術研究所(略称：ATR) Advanced Telecommunications Research Institute International(略称：ATR) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 片桐 滋 / Shigeru Katagiri |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 同志社大学(略称：同志社大) Doshisha University(略称：Doshisha Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大崎 美穂 / Miho Ohsaki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 同志社大学(略称：同志社大) Doshisha University(略称：Doshisha Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-17 |
| 資料番号 | PRMU2019-100 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-481 |
| ページ範囲 | pp.237-242(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |