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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2016
  4. 2016-CVIM-203

経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174445
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174445
98f1d8d2-cf9b-45fe-beba-665683a5c001
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM16203036.pdf IPSJ-CVIM16203036.pdf (541.9 kB)
Copyright (c) 2016 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-08-29
タイトル
タイトル 経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案
タイトル
言語 en
タイトル A proposal on quick sensitivity analysis of empirical risk minimization problems
言語
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
名古屋工業大学情報工学専攻
著者所属
名古屋工業大学創成シミュレーション工学専攻
著者所属
筑波大学コンピュータサイエンス専攻
著者所属
名古屋工業大学情報工学専攻
著者所属(英)
en
Department of Computer Science, Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Department of Scientific and Engineering Simulation, Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Computer Science Department, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Department of Computer Science, Nagoya Institute of Technology
著者名 花田, 博幸

× 花田, 博幸

花田, 博幸

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柴垣, 篤志

× 柴垣, 篤志

柴垣, 篤志

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佐久間, 淳

× 佐久間, 淳

佐久間, 淳

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竹内, 一郎

× 竹内, 一郎

竹内, 一郎

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著者名(英) Hiroyuki, Hanada

× Hiroyuki, Hanada

en Hiroyuki, Hanada

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Atsushi, Shibagaki

× Atsushi, Shibagaki

en Atsushi, Shibagaki

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Jun, Sakuma

× Jun, Sakuma

en Jun, Sakuma

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Ichiro, Takeuchi

× Ichiro, Takeuchi

en Ichiro, Takeuchi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 各事例が d 次元ベクトルからなる,n 事例の訓練データを用いて,正則化経験損失最小化により学習を行うことを考える.このとき,訓練データの一部が変更されたときにそれに対応した学習結果を得るには,仮に変更前の学習結果を知っていたとしても,一般に O(nd) 時間がかかる. これを避ける方法の一つに高速感度分析が挙げられ,これは変更後の学習結果を厳密に求める代わりに上界・下界として得ることで,計算時間を大幅に削減する.これまでにも,事例単位の変更を想定した高速感度分析は考案されており,変更された事例数
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 For a training data set consisting of n vectors of d dimensions, we consider obtaining a training result from it by a regularized empirical risk minimization. In such a situation, if we need a new training result when a part of the training data, we need O(nd) time in general even if we know the training result before the change of the data. A solution for the problem is the quick sensitivity analysis, which computes the upper and the lower bounds of the training result rather than the exact one with much smaller computational cost. There has been a quick sensitivity analysis method for instance-wise change, which enables us to compute the upper and the lower bounds of the training result in O(d
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2016-CVIM-203, 号 36, p. 1-8, 発行日 2016-08-29
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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