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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]ヒンジ損失最小化におけるセーフサンプルスクリーニングルール
小川晃平川本大和鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2013-39
抄録 (和) 本論文ではサポートベクトルマシン(SVM) などのヒンジ損失関数最小化問題を学習する際に不要であるインスタンスを学習前に同定し, 削除することで計算速度を向上させるアルゴリズムを提案する.
同様の方針は[1] によっても提案されているが, 本論文における提案法では従来必要であった仮定の1 つを取り除いており, より実用的であるという長所がある.
また, 提案法の一般化されたヒンジ損失関数最小化問題への拡張も議論する.
数値実験においては, 単一のSVM の計算やSVM の正則化パス全体の計算時間改善などに提案法が有効であることを示す. 
(英) In this paper, we propose the algorithm that can speed up computing problems minimizing Hinge loss such as SVMs, via elimination a part of unnecessary instances prior to training SVMs.
While the same concept was proposed in [1], there are some contributions in this paper: the proposed method can be more practical by
elimination one assumption needed by the conventional method, and we discuss about the extension of our idea
to oher problems minimizing Hinge loss function.
In our experiments, we show some advantages of our method in training one SVM model and pathwise SVM computation scenario.
キーワード (和) ヒンジ損失関数 / セーフスクリーニングルール / サポートベクトルマシン / サポートベクトル回帰 / L1正則化SVM / / /  
(英) Hinge Loss / Safe Screening / Support Vector Machine / Support Vector Regression / L1-regularized SVM / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 286, IBISML2013-39, pp. 23-30, 2013年11月.
資料番号 IBISML2013-39 
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 IBISML2013-39

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) ヒンジ損失最小化におけるセーフサンプルスクリーニングルール 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Safe Sample Screening Rule on Hinge Loss Minimization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ヒンジ損失関数 / Hinge Loss  
キーワード(2)(和/英) セーフスクリーニングルール / Safe Screening  
キーワード(3)(和/英) サポートベクトルマシン / Support Vector Machine  
キーワード(4)(和/英) サポートベクトル回帰 / Support Vector Regression  
キーワード(5)(和/英) L1正則化SVM / L1-regularized SVM  
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) 小川 晃平 / Kohei Ogawa / オガワ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institure of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川本 大和 / Yamato Kawamoto / カワモト ヤマト
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institure of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 良規 / Yoshiki Suzuki / スズキ ヨシキ
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institure of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第4著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institure of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech.)
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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 IBISML2013-39 
巻番号(vol) vol.113 
号番号(no) no.286 
ページ範囲 pp.23-30 
ページ数
発行日 2013-11-05 (IBISML) 


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