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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-09 13:00 少数データに対する転移学習技術の提案と公開データによる評価 ○福島亜梨花・矢野 亨・今原修一郎・愛須英之（東芝）  IBISML2017-41 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習において予測や推定のための汎化性能の高いモデルを構築するためには数百から数千の訓練データを必要とするため，訓練データのサンプルサイズが小さい場合は汎化性能の高いモデルの構築が困難であるという課題があった． そこで我々はサンプルサイズの小さい訓練データにおける回帰問題を対象とした新たな転移学習の手法を提案する． 提案手法ではアンサンブル学習とスパースモデリングを組み合わせることにより汎化性能の高い回帰モデルの構築を目指す． また，提案手法のサンプルサイズが小さい訓練データに対する有効性を検討するために，公開データセット4種類に関してスパースモデリングやアンサンブル学習，転移学習の従来手法と提案手法のRMSEを比較することで汎化性能の評価を実施した． |
| （英） | Large sample size of the training data is essential for high performance of prediction on machine learning. However, in real world, it often happens that there is only training data of small sample size. We propose a new technique of transfer learning that utilize sparse modeling and ensemble method. Using four open datasets, we have evaluated its performance on RMSE by comparing it with conventional methods such as transfer learning, sparse modeling and ensemble method. |
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| キーワード | （和） | 転移学習 / サンプルサイズが小さい問題 / アンサンブル学習 / スパースモデリング / / / / |
| （英） | transfer learning / small sample size problem / ensemble method / sparse modeling / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-41, pp. 47-53, 2017年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-41 | |
| 発行日 | 2017-11-02 (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 | IBISML2017-41 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-11-08 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 少数データに対する転移学習技術の提案と公開データによる評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Transfer Learning to Smallscale Data and Its Evaluation Using Open Datasets |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 転移学習 / transfer learning |
| キーワード(2)（和/英） | サンプルサイズが小さい問題 / small sample size problem |
| キーワード(3)（和/英） | アンサンブル学習 / ensemble method |
| キーワード(4)（和/英） | スパースモデリング / sparse modeling |
| 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） | 福島 亜梨花 / Arika Fukushima / フクシマ アリカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢野 亨 / Toru Yano / ヤノ トオル |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今原 修一郎 / Shuuichiro Imahara / イマハラ シュウイチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 愛須 英之 / Hideyuki Aisu / アイス ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社 東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-09 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-41 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.47-53 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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