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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-11-12 15:45 ［ポスター講演］パラメトリック計画法によるロバストサポートベクター回帰の非凸最適化法 ○鈴村真矢・竹内一郎（名工大）・杉山 将（東工大）  IBISML2013-45 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では外れ値に対して頑健性を有するロバストサポートベクター回帰（SVR）の最適化法を提案する．ロバストSVRを実用化する際には，どのインスタンスが外れ値となるか，外れ値の影響をどの程度軽減させるかを適応的に決める必要がある．本稿では，外れ値の判定規準と影響度を調整するパラメータを導入し，これらのパラメータを変化させたときの解の軌跡を追跡するパラメトリック計画法を構築する. ロバストSVRの損失関数は非凸であるため，提案アルゴリズムは局所最適解のパスを計算する．局所最適解のパスは凸問題の最適解パスとは異なり，有限個の点で不連続点を持つことが示される．提案アルゴリズムはこれらの不連続点を同定し，適切に対処することができる． なお，我々は既にサポートベクター分類の同様の最適化法を提案しており，今回はその回帰版を提案する． |
| （英） | In this paper, we propose a novel optimization method for robust support vector regression(SVR) that has robustness to outliers. In robust SVR, it is important to adaptively determine which instances are considered as outliers, and how much the effect of outliers should be alleviated. We introduce a pair of tuning parameters that adjust the outlier's criterion and effects, and develop a parametric algorithm that computes the path of solutions when those parameters are continuously changed. Since the loss function of robust SVR is non-convex, our proposed algorithm computes a path of local optimal solutions. Unlike solution paths of convex problems, our local optimal solution path are shown to have finite number of discrete points. Our algorithm can identify those discrete points and properly handle those discontinuities in the path computation. Although we have already proposed similar optimaization method for support vector classification, we propose the regression version of our method here. |
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| キーワード | （和） | ロバストサポートベクター回帰 / パラメトリック計画法 / 非凸最適化 / / / / / |
| （英） | Robust Support Vector Regression / Parametric Programming / Non-Convex Optimization / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-45, pp. 69-75, 2013年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2013-45 | |
| 発行日 | 2013-11-05 (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 | IBISML2013-45 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2013-11-10 - 2013-11-13 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 蔵前会館 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology, Kuramae-Kaikan |
| テーマ（和） | 第16回情報論的学習理論ワークショップ & 第2回IBISMLチュートリアル |
| テーマ（英） | The 16th IBIS Workshop & The 2nd IBIS Tutorial |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2013-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パラメトリック計画法によるロバストサポートベクター回帰の非凸最適化法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Non-Convex Optimization of Robust Support Vector Regression by Utilizing Parametric Programming |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ロバストサポートベクター回帰 / Robust Support Vector Regression |
| キーワード(2)（和/英） | パラメトリック計画法 / Parametric Programming |
| キーワード(3)（和/英） | 非凸最適化 / Non-Convex Optimization |
| 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） | 鈴村 真矢 / Shinya Suzumura / スズムラ シンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo institute of technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-11-12 15:45:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2013-45 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.286 |
| ページ範囲 | pp.69-75 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2013-11-05 (IBISML) |
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