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J-GLOBAL ID：202102271009021662   整理番号：21A0323676

消失を含むラベルノイズの下での分類に関する性能の限界について

Performance Limit of Classification in the Presence of Label Noise with Erasure

著者 (4件)： 安田豪毅 (早稲田大 グローバルエデュケーションセ) ,  須子統太 (早稲田大 社会科学総合学術院) ,  小林学 (早稲田大 データ科セ) ,  松嶋敏泰 (早稲田大 基幹理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 268(IT2020 24-62)  ページ： 26-31 (WEB ONLY)  発行年： 2020年11月24日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 分類問題において,正しいラベルが観測されずにノイズを含むラベルが観測される場合も多い.このような場合の学習は,ラベルノイズを含むデータからの学習と呼ばれ,近年広く研究が行われている.本研究では,ラベルの消失を含むラベルノイズの下での分類に関して,理論的な性能の限界式の数値とEMアルゴリズムを用いた実際の分類法の性能を比較し,実際の分類法によって十分な性能が得られているかを検証する.(著者抄録)

シソーラス用語： リスク関数 ,  エントロピー ,  情報量 ,  確率モデル ,  製造 ,  発生 ,  最適化手法 ,  数値計算 ,  パラメータ推定 ,  ラベル ,  *分類 ,  雑音 ,  *機械学習 ,  パラメトリックモデル ,  EMアルゴリズム ,  数学モデル
準シソーラス用語： 危険関数 ,  Kullback-Leibler情報量 ,  データ生成

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• B. Frénay. and M. Verleysen, “Classification in the Presence of Label Noise: a Survey,” IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 25, No. 5 , pp. 845-869, 2014.
• M. Rantalainen and C. C. Holmes, “Accounting for control mislabeling in case-control biomarker studies,”J. Proteome Res., vol. 10, no. 12, pp. 5562-5567, 2011.
• N. D. Lawrence and B. Schölkopf, “Estimating a kernel fisher discriminant in the presence of label noise,” In Proc. 18th Int. Conf. Mach. Learn., Williamstown, MA, USA, pp. 306-313, Jun./Jul. 2001.
• Y. Li, L. F. Wessels, D. de Ridder, and M. J. Reinders, “Classification in the presence of class noise using a probabilistic kernel fisher method,” Pattern Recognit., vol. 40, no. 12, pp. 3349-3357, 2007.
• 須子統太, 安田豪毅, 堀井俊佑, 小林学, “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,” 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 118, no. 284, IBISML2018-92, pp. 361-366,2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： ラベル ,  ノイズ ,  分類 ,  限界