| 講演名 | 2007-12-22 交差検証誤差最小化によるSV回帰ハイパーパラメータ最適化の高速化 烏山 昌幸, 中野 良平, |
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| 抄録(和) | サポートベクトル回帰(SVR)の汎化性能は,ハイパーパラメータである無反応領域の幅ε,ペナルティ係数C,カーネル関数のパラメータσなどに大きく依存する.我々は交差検証誤差最小化の観点からSVRのハイパーパラメータを最適化する手法MCV-SVR法を提案してきた.しかし,MCV-SVRは交差検証を利用するため計算コズトが大きくなる.そこで,本論文ではSVRの交差検証高速化手法であるAOSVR准適用することで,MCV-SVRの高速化をはかった.実験では,AOSVRによってMCV-SVRの大幅な高速化が可能であることを示す,また既存の他手法との比較実験によりMCV-SVR法の有効性を示す. |
| 抄録(英) | The performance of Support Vector Regression (SVR) deeply depends on its hyperparameters. such as an insensitive zone thickness, a penalty factor, and kernel parameters. A method called MCV-SVR was once proposed, which optimizes SVR hyperparameters so that cross-validation error is minimized. However, the computational cost of CV is usually high. In this paper we apply Accurate Online Support Vector Regression (AOSVR) to the MCV-SVR cross-validation procedure. The AOSVR enables an efficient update of a trained SVR function. We show the AOSVR dramatically accelerates the MCV-SVR. Moreover, our experiments showed our faster MCV-SVR has better generalization than other existing methods. |
| 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 / 交差検証誤差最小化 |
| キーワード(英) | support vector machines / support vector regression / mimum cross-validation |
| 資料番号 | NC2007-73 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2007/12/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 交差検証誤差最小化によるSV回帰ハイパーパラメータ最適化の高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimizing SVR Hyperparameters via Fast Cross-Validation using AOSVR |
| 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） | 交差検証誤差最小化 / mimum cross-validation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 烏山 昌幸 / Masayuki KARASUYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院工学研究科 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） | 名古屋工業大学大学院工学研究科 Nagoya Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2007-12-22 |
| 資料番号 | NC2007-73 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 410 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |