講演名 2018-03-19
カーネルロジスティック回帰におけるガウスカーネルパラメータの最適化
福森 航輔(東京農工大), 和田 智也(東京農工大), 田中 聡久(東京農工大),
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抄録(和) カーネルロジスティック回帰におけるガウスカーネルパラメータの更新手法について論じる.カーネルロジスティック回帰とは,カーネル法を効果的に用いた非線形分類モデルである.カーネル法を用いることて?,再生核ヒルヘ?ルト空間と正定値カーネルによる非線形システムを,効果的に構築することか?できる.再生核ヒルベルト空間(RKHS)におけるカーネル法を用いたカーネルロジスティック回帰の性能は,モデルを構築するカーネルに依存するため,適切なカーネルパラメータの選択が重要である.そこで本稿では,ガウスカーネルを用いたカーネルロジスティック回帰において,カーネル幅を学習時に最適化する手法を提案する.さらにカーネル幅と同時に,カーネル中心も学習することで,より精度の高い分類器を構築する.カーネル係数の学習には,L1正則化を導入し,モデルを構成するサポートベクター数を減らす.数値実験により提案手法の有効性を示す.
抄録(英) The kernel logistic regression is a nonlinear classification model that effectively uses kernel methods, which are one of the techniques to construct effective nonlinear systems with a reproducing kernel Hilbert space (RKHS) induced from a positive definite kernel. Since a performance of the kernel logistic regression with RKHS depends on the kernels to build the model, it is important to select appropriate kernel parameters. In this paper, we propose a method to optimize the kernel widths at learning for the kernel logistic regression using Gaussian kernels. In addition to that, the kernel centers are also updated to increase the generalization ability. For learning of kernel coefficients, we introduce L1-regularization to reduce the number of support vectors. Numerical experiments support the validity of the proposed method.
キーワード(和) カーネルロジスティック回帰 / 非線形分類 / 再生核ヒルベルト空間 / ガウスカーネル
キーワード(英) Kernel logistic regression / Nonlinear classification / Reproducing kernel Hilbert space / Gaussian kernel
資料番号 EA2017-135,SIP2017-144,SP2017-118
発行日 2018-03-12 (EA, SIP, SP)

研究会情報
研究会 SIP / EA / SP / MI
開催期間 2018/3/19(から2日開催)
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ
開催地(英)
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI]
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI]
委員長氏名(和) 奥田 正浩(北九州市大) / 島内 末廣(NTT) / 山下 洋一(立命館大) / 森 健策(名大)
委員長氏名(英) Masahiro Okuda(Univ. of Kitakyushu) / Suehiro Shimauchi(NTT) / Yoichi Yamashita(Ritsumeikan Univ.) / Kensaku Mori(Nagoya Univ.)
副委員長氏名(和) 村松 正吾(新潟大) / 相川 直幸(東京理科大) / 水町 光徳(九州工業大) / 森 大毅(宇都宮大) / 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大)
副委員長氏名(英) Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) / Naoyuki Aikawa(TUS) / Mitsunori Mizumachi(Kyutech) / Hiroki Mori(Utsunomiya Univ.) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.)
幹事氏名(和) 宮田 高道(千葉工大) / 渡邊 修(拓殖大) / 渡邉 貫治(秋田県立大) / 武岡 成人(静岡理工科大) / 西田 昌史(静岡大) / 坂野 秀樹(名城大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大)
幹事氏名(英) Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Kanji Watanabe(Akita Pref. Univ.) / Shigeto Takeoka(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) / Masafumi Nishida(Shizuoka Univ.) / Hideki Banno(Meijo Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.)
幹事補佐氏名(和) 中本 昌由(広島大) / TREVINO Jorge(東北大) / 伊藤 信貴(NTT) / 橋本 佳(名工大) / 小橋川 哲(NTT) / 原口 亮(兵庫県立大) / 平野 靖(山口大)
幹事補佐氏名(英) Masayoshi Nakamoto(Hiroshima Univ.ひろ) / TREVINO Jorge(Tohoku Univ.) / Nobutaka Ito(NTT) / Kei Hashimoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Satoshi Kobashikawa(NTT) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Engineering Acoustics / Technical Committee on Speech / Technical Committee on Medical Imaging
本文の言語 JPN
タイトル(和) カーネルロジスティック回帰におけるガウスカーネルパラメータの最適化
サブタイトル(和)
タイトル(英) Optimization of Gaussian Kernel Parameters for Kernel Logistic Regression
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) カーネルロジスティック回帰 / Kernel logistic regression
キーワード(2)(和/英) 非線形分類 / Nonlinear classification
キーワード(3)(和/英) 再生核ヒルベルト空間 / Reproducing kernel Hilbert space
キーワード(4)(和/英) ガウスカーネル / Gaussian kernel
第 1 著者 氏名(和/英) 福森 航輔 / Kosuke Fukumori
第 1 著者 所属(和/英) 東京農工大学(略称:東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT)
第 2 著者 氏名(和/英) 和田 智也 / Tomoya Wada
第 2 著者 所属(和/英) 東京農工大学(略称:東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT)
第 3 著者 氏名(和/英) 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka
第 3 著者 所属(和/英) 東京農工大学(略称:東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT)
発表年月日 2018-03-19
資料番号 EA2017-135,SIP2017-144,SP2017-118
巻番号(vol) vol.117
号番号(no) EA-515,SIP-516,SP-517
ページ範囲 pp.185-190(EA), pp.185-190(SIP), pp.185-190(SP),
ページ数 6
発行日 2018-03-12 (EA, SIP, SP)