2024-03-29T18:09:09Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000979712024-03-29T05:26:34Z01164:04619:07411:07409
プロトタイプ数の自動的最適化を伴う大幾何マージン最小分類誤り学習法Large Geometric Margin Minimum Classification Error Training with Automatic Optimization Of The Number of Prototypesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00097949/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=97971&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication EngineersThis SIG report is only available to those in membership of the SIG.同志社大学情報通信研究機構同志社大学同志社大学情報通信研究機構情報通信研究機構高山, 雄史渡辺, 秀行片桐, 滋大崎, 美穂松田, 繁樹堀, 智織複数プロトタイプとの距離に基づく識別関数を用いる分類器に大幾何マージン最小分類誤り学習法が適用され,その有効性が示されている.しかし,そのプロトタイプ数の設定を自動的に行う合理的な手法がなく,多くの場合,経験的に設定されてきた.プロトタイプ数は学習の未知標本耐性にも影響し,その合理的な設定法が望まれる.本研究は,この要請に対して,学習途上におけるクラス毎の分類精度に基づいて,各クラスのプロトタイプ数を自動的に最適化する手法を提案するものである.実験を通して,その有効性も明らかにする.Large Geometric Margin Minimum Classification Error (LGM-MCE) training, which adopts geometric-margin-based misclassification measure, was successfully applied to the training of multi-prototype classifiers, of which discriminant function is the geometric distance between an input pattern and multiple prototypes. However, a rational method for setting the number of prototypes has not yet been developed. To alleviate this problem, we propose in this paper a new method for appropriately setting the number of prototypes based on classification accuracies observed in the course of LGM-MCE training. Experiment results clearly demonstrate the high utility of the proposed method.AA11131797研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2014-CVIM-1904162014-01-162014-01-14