講演名	2007-01-25 A New Meta-Criterion for Regularized Subspace Information Criterion ,
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抄録(和)
抄録(英)	In order to gain better generalization performance in supervised learning, model parameters should be determined appropriately, i.e., they should be determined so that the generalization error is minimized. However, since the generalization error is inaccessible in practice, the model parameters are usually determined so that an estimator of the generalization error is minimized. The regularized subspace information criterion (RSIC) is such a generalization error estimator for model selection. RSIC includes a regularization parameter and it should be determined appropriately for better model selection. A meta-criterion for determining the regularization parameter has also been proposed and shown to be useful in practice. In this paper, we show that there are several drawbacks in the existing meta-criterion and give an alternative meta-criterion that can solve the problems. Through simulations, we show that the use of the new meta-criterion further improves the model selection performance.
キーワード(和)
キーワード(英)	supervised learning / model selection / unbiased estimator / regularized subspace information criterion
資料番号	NC2006-96
発行日

研究会情報
研究会	NC
開催期間	2007/1/18(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	Neurocomputing (NC)
本文の言語	ENG
タイトル（和）
サブタイトル（和）
タイトル（英）	A New Meta-Criterion for Regularized Subspace Information Criterion
サブタイトル（和）
キーワード(1)（和/英）	/ supervised learning
第 1 著者 氏名（和/英）	/ Yasushi HIDAKA
第 1 著者 所属（和/英）	Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology
発表年月日	2007-01-25
資料番号	NC2006-96
巻番号（vol）	vol.106
号番号（no）	500
ページ範囲	pp.-
ページ数	6
発行日