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アイテム
高次元入力データのための誤差逆伝搬を用いたGBDT実装の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213365
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213365430ec843-3aee-4308-a27d-413b85dd462f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-DPSWS2021012.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-10-18 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 高次元入力データのための誤差逆伝搬を用いたGBDT実装の検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 勾配ブースティング，誤差逆伝播法，画像認識 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| NTTソフトウェアイノベーションセンター | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| NTTソフトウェアイノベーションセンター | ||||||||||
| 著者名 |
藤野, 知之
× 藤野, 知之
× 柏木, 啓一郎
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 勾配ブースティング法（GBDT）はさまざまな利用シーンで用いられ，特にデータベースのようなテーブルデータや IoT のセンサデータを用いた機械学習に頻繁に用いられている．一方，映像や画像・自然言語・音声といったメディアデータの分類においてはニューラルネットワークを用いた深層学習が一般的によく用いられており，GBDT はそのアルゴリズム的な構造から，メディアデータのような高次元データにおいて精度面で深層学習に劣る．本研究では，GBDT にニューラルネットワークの学習アルゴリズムである誤差逆伝播法の考え方を導入し，高次元データを高精度で扱えるよう拡張を施した．これにより，メディアデータの機械学習において，従来深層学習一択であったユーザーの選択肢を広げるとともに，GBDT の適用可能な問題範囲を広げる可能性を示した．本稿では，アルゴリズムの提案，実装そして画像データセットによる性能評価について述べる． | |||||||||
| 書誌情報 |
第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集 p. 86-91, 発行日 2021-10-18 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
