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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-17 16:50 大幾何マージン最小分類誤り学習法のベイズ誤り推定力に関する実験的評価 ○西山育宏（同志社大）・渡辺秀行（ATR）・片桐 滋・大崎美穂（同志社大）  PRMU2019-99 |
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| 抄録 | （和） | 大幾何マージン最小分類誤り学習法は，標本空間内に学習標本を仮想的に増加させ，最小分類誤り確率，即ちベイズ誤りの推定精度を向上させる効果を持つことが示唆されている．しかし，その効果に関する従来の評価は，多岐にわたる推定精度影響要因を必ずしも十分に制御せずに行われていた．本研究では，分類器のクラス境界表現力などの制御要因を網羅的に制御し，かつ交差検証法を用いた実験を通して，その効果の存在を明らかにする． |
| （英） | Previous studies suggested that the Large Geometric Margin-Minimum Classification Error (LGM-MCE) training method had the effect of virtually increasing training samples in a sample space and improving the quality of Bayes error (minimum classification error probability) estimation. However, those studies were simply conducted without sufficiently controlling various estimation-influencing factors. In this paper, we comprehensively control the influencing factors in the LGM-MCE training such as the capability of representing class boundaries (classifiers’ model sizes) and clarify the existence of the effect through experiments using the cross-validation training/testing scheme. | |
| キーワード | （和） | 大幾何マージン最小分類誤り学習法 / 仮想標本生成効果 / ベイズ誤り推定 / / / / / |
| （英） | Large geometric margin-minimum classification error training / Virtual sample generation effect / Bayes error estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 481, PRMU2019-99, pp. 231-236, 2020年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-99 | |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) | |
| ISSN | 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 | PRMU2019-99 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2020-03-16 - 2020-03-17 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安全安心、セキュリティ・防災 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大幾何マージン最小分類誤り学習法のベイズ誤り推定力に関する実験的評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experimental Evaluation for Bayes Error Estimation Capability of Large Geometric Margin Minimum Classification Error Training |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大幾何マージン最小分類誤り学習法 / Large geometric margin-minimum classification error training |
| キーワード(2)（和/英） | 仮想標本生成効果 / Virtual sample generation effect |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ誤り推定 / Bayes error estimation |
| 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） | 西山 育宏 / Ikuhiro Nishiyama / ニシヤマ イクヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 秀行 / Hideyuki Watanabe / ワタナベ ヒデユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国際電気通信基礎技術研究所 (略称： ATR) Advanced Telecommunications Research Institute International (略称： ATR) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片桐 滋 / Shigeru Katagiri / カタギリ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大崎 美穂 / Miho Ohsaki / オオサキ ミホ |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-17 16:50:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-99 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.481 |
| ページ範囲 | pp.231-236 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |
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