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不均衡回帰問題に対する重み付きバッチ正規化法の検証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214689
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21468947a2419e-2889-4a7a-9f8c-3df97bcb5a1c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-1J-02.pdf (235.3 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 不均衡回帰問題に対する重み付きバッチ正規化法の検証 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 山形大 | ||||||||||
| 著者名 |
楊, 顕恩
× 楊, 顕恩
× 安田, 宗樹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 不均衡データに対する機械学習の問題は重要である。解決策の一つに、Cost Sensitive (CS) 学習がある。CS学習は各訓練データに適切な重みを付加することで疑似的に不均衡を解消する方法であり、広く利用されている。しかしながら、CS学習とバッチ正規化の単純な組み合わせには問題があることが指摘され、その問題を解消するために重み付きバッチ正規化法が提案された。しかし、先行研究が提案している重み付きバッチ正規化はクラス分類問題に対してのものであり、回帰問題に対しての有効性は未知である。本研究では、重み付きバッチ正規化とカーネル密度推定法を組み合わせた手法を提案し、不均衡回帰問題に適用する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 159-160, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
