| タイトル | 一般化ラベルノイズモデルにおける分類問題について |
|---|---|
| 著者 | 須子統太 、堀井俊佑 |
| 年度 | 2017 |
| 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報告 IEICE-IBISML2017-87 |
| 掲載号・ページ | vol. IEICE-117, no.293, pp.377-382 |
| 掲載年 | 2017 |
| 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 (IBIS2017) 2018年11月8日～10日（発表日：10日） 東京大学本郷キャンパス（東京都・文京区） 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．本研究ではラベルにノイズが付加される分類問題に対し，一般的なノイズ混入モデルを提案する．これにより，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様々な学習問題を統一的に表現することを目的とする．そのもとで，EMアルゴリズムと変分ベイズアルゴリズムを利用した分類アルゴリズムを提案し，数値実験により性能の評価を行う． |
| アブスト （英語） |
In classification problem, there is a case where noise is added to the label. In this study, we proposes a general noise added model. We describe a variety of learning problems using the proposed model. For example, semi-supervised learning, learning from positive and unlabeled data and learning from data including the outliers. For this model, we propose a classification algorithm using the EM algorithm and the Variational Bayes method. 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 |
