サブサンプリングを用いた高時間効率な学習アルゴリズム選択

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-09-07
• タイトル: サブサンプリングを用いた高時間効率な学習アルゴリズム選択
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Time-Efficient Algorithm Selection Using Subsampling
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 富士通研究所知識情報処理研究所
• 著者所属: 富士通研究所知識情報処理研究所
• 著者所属: 富士通研究所知識情報処理研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Knowledge Information Processing Laboratory, Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Knowledge Information Processing Laboratory, Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Knowledge Information Processing Laboratory, Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者名: 小林, 健一; 浦, 晃; 上田, 晴康
• 著者名(英): Kenichi, Kobayashi; Akira, Ura; Haruyasu, Ueda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 限られた時間制約下で巨大データに対し複数の学習アルゴリズムの候補の中から最も精度の高いものを高速に自動探索する方式を提案する．本提案は，漸増的なサブサンプリングを通じて上限に近い精度が得られる最小サンプルサイズを求めるという単一アルゴリズム向けの従来手法を複数向けに拡張する．アルゴリズムごとに漸増的に実行時間推定と精度分布推定を行い，時間当たりの精度向上の推定量に基づき探索することで，見込みのないアルゴリズムを早期に打ち切り，高い時間効率を得る．実験により提案の探索方式と精度分布方式の有効性を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a time-efficient algorithm selection method using subsampling large training data. The method is a multi-algorithm extension of progressive sampling methods that seek the minimum subsample size of the training data enough for providing near optimal performance for a target single learning algorithm. To arbitrate multiple progressive sampling processes, we prioritize them with the criterion of performance improvement rate calculated via execution time estimation and performance distribution estimation. Our examination results showed the effectiveness of the proposed algorithm selection method and performance distribution estimation method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2015-CVIM-198, 号 8, p. 1-8, 発行日 2015-09-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会