| 講演名 | 2002/12/6 サポートベクトル回帰におけるハイパーパラメータの最適化法 伊藤 健太郎, 中野 良平, |
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| 抄録(和) | サポートベクトル回帰のハイパーパラメータをMCV正則化法を用いて自動的に最適化する方法を提案する.提案手法では,交差検証誤差を最小化するように調和降下法を用いてハイパーパラメータの最適化を行う.この最適化法を用いれば,汎化能力の高いハイパーパラメータを自動的に求めることができ,また計算時間の短縮も期待できる.実験では,提案法を用いることにより,交差検証誤差のハィパーパラメータに関する勾配が正しく求まることを検証した. |
| 抄録(英) | This paper presents a method to optimize hyper parameters for Support Vector Regression(SVR) by using the Minimum Cross-Validation regularizer. The method finds the optimal set of hyper parameters to minimize the validation error of SVR by using a coordinate descent method. |
| キーワード(和) | サポートベクトルマシン / サポートベクトル回帰 / 交差検証法 |
| キーワード(英) | Support Vector Machines / Support Vector Regression / Cross-Validation |
| 資料番号 | NC2002-89 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/12/6(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | サポートベクトル回帰におけるハイパーパラメータの最適化法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimizing Hyper-parameters for Support Vector Regression |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | サポートベクトルマシン / Support Vector Machines |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクトル回帰 / Support Vector Regression |
| キーワード(3)（和/英） | 交差検証法 / Cross-Validation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊藤 健太郎 / Kentaro ITO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 良平 / Ryohei NAKANO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 知能情報システム学科 Department of Intelligence and Computer Science, Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2002/12/6 |
| 資料番号 | NC2002-89 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 508 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |