文献

J-GLOBAL ID：201702265127679496   整理番号：17A0539177

識別境界付近のデータを選択的に用いる半教師あり学習

Selection of Near-Boundary Data for Semi-Supervised Learning

著者 (4件)： 田中遼平 (東芝 IoTテクノロジーセ) ,  DING Xiao (東芝 IoTテクノロジーセ) ,  小野聡一郎 (東芝 IoTテクノロジーセ) ,  古畑彰夫 (東芝 IoTテクノロジーセ)
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： 116  号： 527(BioX2016 33-76)  ページ： 1-6  発行年： 2017年03月13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： 半教師あり学習は少数のラベルありデータに加え多数のラベルなしデータも学習に利用することで効率的に高精度な辞書を生成する手法として注目されている。従来,ラベルありデータの学習結果からラベルなしデータのラベル付けを行い学習に利用するself-trainingという半教師あり学習手法では,設計者の設定した基準以上の確信度の高いデータをラベル付けの対象としてきた。本研究では,認識精度向上への貢献が大きい識別境界付近のデータを選択的に辞書に取り込むことで精度の向上を図る方法と,識別境界付近の選別閾値を最適化する最適領域蓄積法を提案し,実験によってそれらの有効性を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： 学習 ,  教師つき学習 ,  *機械学習 ,  部分空間法 ,  *手書き文字認識
準シソーラス用語： 半教師つき学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• H. Scudder, ′′Probability of error of some adaptive pattern-recognition machines,′′ IEEE Transactions on Information Theory, vol.11, no.3, pp.363-371, Jul. 1965.
• D. Yarowsky, ′′Unsupervised word sense disambiguation rivaling supervised methods,′′ Proc. 33rd annual meeting on Association for Computational Linguistics, pp.189-196, Cambridge, Massachusetts, Jun. 1995.
• C. Rosenberg, et al, ′′Semi-Supervised Self-Training of Object Detection Models,′′ in Proc. 7th Workshop on Applications of Computer Vision, vol.1, pp. 29-36, Jan. 2005.
• X. Zhu, et al, ′′Introduction to semi-supervised learning,′′ Synthesis lectures on artificial intelligence and machine learning, vol.3, no.1, pp.1-130, 2009.
• B. Sch?lkopf, ′′Advances in kernel methods: support vector learning,′′ The MIT Press, Cambridge, 1999.

タイトルに関連する用語 (3件)： 識別 ,  境界 ,  半教師あり学習