タイトル | パラメータ未知の一般化ラベルノイズモデルにおける分類法について |
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著者 | 須子統太 、安田豪毅 、堀井俊佑 、小林学 |
年度 | 2018 |
形式 | 国内学会 |
分野 | 知識情報処理 |
掲載雑誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 IEICE-IBISML2018-92 |
掲載号・ページ | vol. IEICE-118, no.284, pp.361-366 |
掲載年 | 2018 |
掲載月 | 11 |
アブスト (日本語) |
情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) (ポスター講演) 2018年11月5日~7日(発表日:5日) 北海道民活動センター (かでる2.7)(北海道・札幌市) 査読無 DOI:なし パターン認識等の分類問題において,ラベルが正確に得られず,意図しないノイズが付加されてしまう場合が多々ある.一般化ラベルノイズモデルは,半教師あり学習,正例とラベルなしデータによる学習,外れ値を含むデータに対する分類問題などで扱われる,ラベルに対する様々なノイズを統一的に表現可能なモデルである.本研究では,ノイズ分布のパラメータが未知である一般化ラベルノイズモデルに対してEMアルゴリズムを用いた分類法を提案する.そのもとで数値実験により提案アルゴリズムの性能評価を行う. |
アブスト (英語) |
In classification problem, there is a case where noise is added to the label. The generalized label noise model is a model that unifiedly expresses various label noises that are handled in semi-supervised learning, learning from positive and unlabeled data and learning from data including the outliers, and so on. We propose a classification algorithm using the EM algorithm for this model with unknown parameters. We evaluate the performance of the proposed algorithm by numerical experiments. |
備考 (日本語) |
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備考 (英語) |
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論文原稿 | |
発表資料 |