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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-11-05 15:30 ［ポスター講演］多値判別ブースティングの損失関数 ○金森敬文（名大）  IBISML2010-101 |
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| 抄録 | （和） | (事前公開アブストラクト) The purpose of this paper is to study loss functions in multiclass classification. In classification problems, decision function is estimated by minimizing an empirical loss function, and then, output label is predicted by using the estimated decision function. We propose a class of loss functions which are obtained by a deformation of log-likelihood loss function. There are four main reasons that we focus on the deformed log-likelihood loss function: (1) this is a class of loss functions which are not deeply investigated so far, (2) in terms of computation, boosting algorithm with pseudo-loss is available to minimize the proposed loss function, (3) the proposed loss functions provide clear correspondence between decision functions and conditional probabilities of output labels, (4) the proposed loss functions satisfy the statistical consistency of classification error rate which is a desirable property in classification problems. Based on (3), we show that the deformed log-likelihood loss provides the model of mislabeling which is useful as a statistical model of medical diagnostics. We also propose a robust loss function against outliers in multiclass classification based on our approach. The robust loss function is a natural extension of the existing robust loss function for binary classification. Model of mislabeling and robust loss function are useful to cope with noisy data. Some numerical studies are presented to show the robustness of the proposed loss function. A mathematical characterization of the deformed log-likelihood loss function is also presented. |
| （英） | (Advance abstract in Japanese is available) | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 265, IBISML2010-101, pp. 311-318, 2010年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2010-101 | |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2010-101 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2010-11-04 - 2010-11-06 |
| 開催地（和） | 東大生産研 |
| 開催地（英） | IIS, Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | IBIS 2010 (情報論的学習理論ワークショップ) |
| テーマ（英） | IBIS 2010 (Workshop on Information-based Induction Sciences) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2010-11-IBISML |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 多値判別ブースティングの損失関数 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Loss Functions for Multiclass Boosting |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / |
| キーワード(2)（和/英） | / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金森 敬文 / Takafumi Kanamori / |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-11-05 15:30:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2010-101 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.265 |
| ページ範囲 | pp.311-318 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2010-10-28 (IBISML) |
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