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J-GLOBAL ID：201902288177647256   整理番号：19A0418974

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

Classification Algorithms for Generalized Label Noise Model with Unknown Parameter

著者 (4件)： 須子統太 (早稲田大 社会科学総合学術院) ,  安田豪毅 (早稲田大 データ科学総合研究教セ) ,  堀井俊佑 (早稲田大 グローバルエデュケーションセ) ,  小林学 (早稲田大 データ科学総合研究教セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 284(IBISML2018 44-104)(Web)  ページ： 361-366 (WEB ONLY)  発行年： 2018年10月29日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： 雑音 ,  *モデル ,  パターン認識 ,  *学習 ,  *最適化手法 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： *EMアルゴリズム ,  *ラベルノイズ ,  *ラベルノイズモデル ,  *半教師あり学習 ,  分類問題

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他の情報工学基礎理論  (JB06000C)

引用文献 (14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.
• D. Angluin and P. Laird, “Learning from noisy examples,” Machine Learning, vol. 2, no. 4, pp. 343-370, 1988.
• J. A. Aslam, “On the sample complexity of noise-tolerant learning,” Inf. Process. Lett., vol. 57, no. 4, pp. 189-195, 1996.
• 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, Jun./Jul. 2001, pp. 306-313.
• 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.

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ ,  一般化 ,  分類法