講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-12-10 15:20
プロトタイプ型分類器設計における最小分類誤り学習法とサポートベクターマシンの比較 ○足立 守(同志社大)・渡辺秀行(NICT)・片桐 滋・大崎美穂(同志社大) PRMU2010-146 |
抄録 |
(和) |
分類器のクラスモデルの規模に着目し,サポートベクターマシン(SVM: Support Vector Machine)と最近提案された大幾何マージン最小分類誤り学習(LGM-MCE: Large Geometric Margin Minimum Classification Error)法の実験的な比較を行った.初めに,SVMの識別力が,スケーラビリティ問題にもつながりかねない,多数のプロトタイプ(サポートベクター)によってもたらされるものであることを示す.そして,サポートベクターの数が制限されている時にはSVMの識別力は不十分であることを指摘し,小規模でありながら高い識別力を持つ分類器を実現するためには,LGM-MCE法がSVMよりもはるかに有用であることを明らかにする. |
(英) |
In this paper, we experimentally compared the size of trained classifier class models (prototypes) between Support Vector Machine (SVM) and a newly proposed discriminative training method called Large Geometric Margin Minimum Classification Error (LGM-MCE) training. We first clarify that SVM often requires a large number of prototypes (i.e., support vectors), which result in a scalability problem. Next we show the insufficiency of SVM when the number of support vectors is limited and clearly demonstrate that LGM-MCE is much more useful for realizing a small-size but highly-discriminative classifier than SVM. |
キーワード |
(和) |
最小分類誤り学習 / サポートベクターマシン / プロトタイプ型分類器 / K平均法 / / / / |
(英) |
Minimum classification error training / Support Vector Machine / Prototype-based classifier / K-means clustering / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 330, PRMU2010-146, pp. 107-112, 2010年12月. |
資料番号 |
PRMU2010-146 |
発行日 |
2010-12-02 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2010-146 |