| 講演名 | 1998/2/20 リジェクトを考慮した場合の最小識別誤り学習法の提案 水谷 博之, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | GPD法に基づく最小識別誤り学習法では誤識別率を最小にするように識別関数の学習を行うが、リジェクトが考慮されたより実用的な場合の学習法は明らかではなかった。そこで本報告では、リジェクト判別関数と識別関数を結合させることにより、任意のリジェクト条件の下で誤識別とリジェクトに伴う損失を同時に最小化する学習アルゴリズムを示す。また、予め与えられた識別関数とこれに対して求められた最適なリジェクト判別関数との組合せからなる識別器よりも、本アルゴリズムにより学習された最適な結合識別関数に基づく識別器は識別性能が優れていることを実験により示す。 |
| 抄録(英) | This paper presents a practical learning algorithm for a combined classifier with a reject decision, by extending the original GPD to use a reject option. The proposed algorithm simulataneously minimizes the classification error and the reject risk under any reject conditions, in order to design an optimum combine classifier with a reject decision, rather than an optimum reject decision function. We demonstrate that our combined classifier is superior to a conventional classifier with an reject option by using error-reject characteristic. |
| キーワード(和) | 最小識別謝り / リジェクト / 確率降下法 / 学習 |
| キーワード(英) | minimum classification error / rejection / probabilistic decsent method / learning |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
|---|---|
| 開催期間 | 1998/2/20(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | リジェクトを考慮した場合の最小識別誤り学習法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discriminative Learning for Minimum Error Classification with Reject Options |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最小識別謝り / minimum classification error |
| キーワード(2)（和/英） | リジェクト / rejection |
| キーワード(3)（和/英） | 確率降下法 / probabilistic decsent method |
| キーワード(4)（和/英） | 学習 / learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 水谷 博之 / Hiroyuki MIZUTANI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター Research and Development Center, Toshiba Corporation |
| 発表年月日 | 1998/2/20 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 559 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |