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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-10 13:00 ラベル拡張を考慮した劣モジュラ性に基づく能動学習 ○木村正成・若林 啓（筑波大）  IBISML2017-84 |
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| 抄録 | （和） | 一般的な能動学習の目標は，手動で正解ラベルを付与した際に最も高性能な分類器の構築を達成できるデータを選択することである． 本稿では，選択したデータの正解ラベルが得られた際に，その情報を用いてさらにラベルを増やすラベル拡張の適用を考慮した能動学習手法を提案する． 提案手法ではグラフ構造と，ラベル拡張を行うソースノードを増やしていく際の劣モジュラ性に着目することで，単純にランダムなデータの選択をするよりも良い性能の学習器を構築することを目指す． 実験では，提案手法と既存の能動学習の手法をベンチマークデータに適用し，比較することで，それを上回る結果が得られることを示す． |
| （英） | The goal of general active learning is to select data that can achieve the construction of the highest performance classifier when manually assigning a correct label. In this paper, we propose an active learning method considering applying label extension to increase the number of labels by using the information when the correct label of the selected data is obtained. In the proposed method, we focus on the graph structure and submodularity when increasing the number of source nodes that perform label expansion, aiming to construct a learner with better performance than simply selecting random data. Experiments show that the proposed method and the existing active learning method are applied to the benchmark data and compared, the result exceeding that can be obtained. |
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| キーワード | （和） | グラフ構造 / ランダムウォーク / ラベル拡張 / 半教師あり学習 / 劣モジュラ性 / 能動学習 / / |
| （英） | Graph structure / Random walk / Label extension / Semi supervised learning / Submodularity / Active learning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-84, pp. 355-360, 2017年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-84 | |
| 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 | IBISML2017-84 |
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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） | ラベル拡張を考慮した劣モジュラ性に基づく能動学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Active Learning based on Submodular Optimization Considering Label Expansion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ構造 / Graph structure |
| キーワード(2)（和/英） | ランダムウォーク / Random walk |
| キーワード(3)（和/英） | ラベル拡張 / Label extension |
| キーワード(4)（和/英） | 半教師あり学習 / Semi supervised learning |
| キーワード(5)（和/英） | 劣モジュラ性 / Submodularity |
| キーワード(6)（和/英） | 能動学習 / Active learning |
| 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） | 木村 正成 / Masanari Kimura / キムラ マサナリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) Tsukuba University (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 若林 啓 / Kei Wakabayashi / ワカバヤシ ケイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) Tsukuba University (略称： Tsukuba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-10 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-84 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.355-360 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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