| 講演名 | 1998/5/25 最小分類誤り学習の汎化能力改善とニューラルネットワークへの応用 六井 淳, 下平 博, |
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| 抄録(和) | 識別学習によるパターン認識の一手法として片桐、Juang らによって提案された一般化確立降下法(Generalized Probabilistic Descent:GPD)を用いた最小分類誤り(Minimum Classification Error:MCE)学習は、音声のような可変長の特徴ベクトル系列を取り扱う識別関数の学習が行えることから近年注目を集めている。MCE学習は学習資料に対して高い識別性能を示すが、他の認識手法と同様、学習外資料に対する識別性能(汎化能力)の劣化が問題となっている。本報告では、MCE学習の汎化能力を改善するために、不良設定問題の解法に用いられる正則化法を利用した新たな手法を提案する。また、識別関数として階層型ニューラルネットワークを取り上げ、提案手法の実装方法および認識実験の結果について報告する。 |
| 抄録(英) | The Minimum Classification Error (MCE) / Generalized Probabilistic Descent (GPD) learning proposed by Katagiri and Juang in 1992 has receive much attention because of its good recognition performance and wide range of applications including the case where the length of feature vectors is not fixed as in the case of speech recognition. In this report, we propose a new method to improve the generalization ability of the MCE learning by employing an regularization technique which is widely used to solve ill-posed problems. Feed-forward neural networks are employed to evaluate the performance of the proposed method. |
| キーワード(和) | 最小分類誤り学習 / MCE / 一般化確率降下法 / 汎化能力 / 正則化 / 過学習 |
| キーワード(英) | GPD / MCE / generalization / over-fitting / regularization |
| 資料番号 | |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/5/25(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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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） | 最小分類誤り学習の汎化能力改善とニューラルネットワークへの応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving the Generalization Ability of the Minimum Classification Error Learning and Its Application to Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最小分類誤り学習 / GPD |
| キーワード(2)（和/英） | MCE / MCE |
| キーワード(3)（和/英） | 一般化確率降下法 / generalization |
| キーワード(4)（和/英） | 汎化能力 / over-fitting |
| キーワード(5)（和/英） | 正則化 / regularization |
| キーワード(6)（和/英） | 過学習 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 六井 淳 / Jun ROKUI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 下平 博 / Hiroshi SHIMODAIRA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科 School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 1998/5/25 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 77 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |