| 講演名 | 2000/3/14 有界な解析的集合を真の解に持つモデルの最尤推定の評価 渡辺 澄夫, |
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| 抄録(和) | 有界な解析的集合を真の解に持つ学習モデルの最尤推定における学習誤差と予測誤差に関する評価をカルバック情報量で測って、サンプル数がnのとき絶対値が(定数/n)でバウンドされることを示す。この結果より、もしパラメータに関して解析的な学習装置がこれよりも大きなオーダーの学習誤差と予測誤差を持つとすれば、それは、解析性が失われる点(神経回路網ではパラメータが無限大になる点)が主原因であることがわかる。 |
| 抄録(英) | This paper proves the absolute values of the training and prediction errors are bounded by(const/n)where n is the number of training samples, if the set of true parameters is a compact analytic set. Based on the results, if the training error or the prediction error in a neural network is larger than(const/n), then it is caused by the points where the loss function is not analytic. |
| キーワード(和) | 解析的集合 / 学習誤差 / 予測誤差 / 特異点 |
| キーワード(英) | An analytic set / training error / prediction error / singularities |
| 資料番号 | NC99-129 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2000/3/14(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） | 有界な解析的集合を真の解に持つモデルの最尤推定の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction and Training Errors by the Maximum Likelihood Method for Models whose True Parameter Sets are Compact Analytic Sets |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 解析的集合 / An analytic set |
| キーワード(2)（和/英） | 学習誤差 / training error |
| キーワード(3)（和/英） | 予測誤差 / prediction error |
| キーワード(4)（和/英） | 特異点 / singularities |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡辺 澄夫 / Sumio Watanabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学構密工学研究所認知機構研究分野 P&I Lab, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2000/3/14 |
| 資料番号 | NC99-129 |
| 巻番号（vol） | vol.99 |
| 号番号（no） | 685 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |