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講演抄録/キーワード
講演名 2012-03-16 14:10
ROC曲線を局所的に改善するパーセプトロンの学習則
桑原昭之筑波大NC2011-189
抄録 (和) 単層パーセプトロンは線形分離不可能な多量の学習サンプルが与えられた場合,全てに正解することはできない.そのような状況で識別器の性能を評価する場合,ROC曲線を用いることが考えられる.ROC曲線は全学習サンプルのスコアリングをもとに描かれるため,通常,ROC曲線の改善を目指した学習はバッチ学習で行われる.それに対して本研究では,簡単なオンラインの学習則により,ROC曲線を局所的に改善する方法を提案する. 
(英) A single-layer perceptron can not give perfect answers to massive linearly inseparable training examples. In such situations, the ROC curve can be used to evaluate classifiers' performance. To plot the ROC curve, all scorings of training examples are needed. Therefore, batch learning is normally used to improve the ROC curve. In this study, we propose a simple online perceptron learning rule for locally improving the ROC curve.
キーワード (和) パーセプトロン / 線形識別器 / ROC曲線 / pAUC最大化 / オンライン学習 / / /  
(英) perceptron / linear classifier / ROC curve / pAUC maximization / online learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 483, NC2011-189, pp. 399-404, 2012年3月.
資料番号 NC2011-189 
発行日 2012-03-07 (NC) 
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 NC2011-189

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2012-03-14 - 2012-03-16 
開催地(和) 玉川大学 
開催地(英) Tamagawa University 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2012-03-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ROC曲線を局所的に改善するパーセプトロンの学習則 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Perceptron Learning Rule for Locally Improving the ROC Curve 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) パーセプトロン / perceptron  
キーワード(2)(和/英) 線形識別器 / linear classifier  
キーワード(3)(和/英) ROC曲線 / ROC curve  
キーワード(4)(和/英) pAUC最大化 / pAUC maximization  
キーワード(5)(和/英) オンライン学習 / online learning  
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) 桑原 昭之 / Akiyuki Kuwabara / クワバラ アキユキ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学大学院 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
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講演者 第1著者 
発表日時 2012-03-16 14:10:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2011-189 
巻番号(vol) vol.111 
号番号(no) no.483 
ページ範囲 pp.399-404 
ページ数
発行日 2012-03-07 (NC) 


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