訓練データの低次元変更に対するモデルパラメータ変動上界の高速な同定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-02-23
• タイトル: 訓練データの低次元変更に対するモデルパラメータ変動上界の高速な同定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Fast Identification of Possible Model Parameter Update for Low-Rank Update of Training Data
• 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: 理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属: 理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属: 名古屋大学大学院工学研究科::名古屋大学大学院工学研究科／理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University / Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN
• 著者名: 花田, 博幸; 橋本, 典明; 田地, 宏一; 竹内, 一郎
• 著者名(英): Hiroyuki, Hanada; Noriaki, Hashimoto; Kouichi, Taji; Ichiro, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械学習においては，leave-one-out cross-validation や逐次特徴選択など，データが低次元だけ変更される (少数の事例および特徴が追加・削除される) 問題設定がしばしば扱われる．このような変更に対し本研究では，モデルパラメータを厳密に計算する代わりに，それがどのような範囲に存在しうるかを高速に計算することを考える．本発表では，まず正則化付き経験損失最小化に対してこのことを行う方法およびその条件を示す．次いで，これを leave-one-out cross-validation や逐次特徴選択に適用し高速化する方法を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Machine learning methods often require re-training the training dataset with low-rank modifications (small number of instance/feature additions or removals), like leave-one-out cross-validation (LOOCV) and stepwise feature selection. For such modifications, we consider identifying the possible region of updated model parameters instead of calculating them exactly, for fast computation. We first present the method and the condition to identify the region for regularized empirical risk minimization problems, and then how to make LOOCV and stepwise feature selection faster.
• 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 2023-CVIM-233, 号 90, p. 1-8, 発行日 2023-02-23
• 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