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J-GLOBAL ID：201802253041418477   整理番号：18A0587113

l_2正則化のための準最適パラメータ選択法【Powered by NICT】

Near-optimal parameter selection methods for l₂ regularization

著者 (3件)： Ballal Tarig (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering (CEMSE) Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia) ,  Suliman Mohamed (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering (CEMSE) Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia) ,  Al-Naffouri Tareq Y. (Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering (CEMSE) Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GlobalSIP  ページ： 1295-1299  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,線形最小二乗推定のための正則化パラメータを選択する問題に焦点を当てた。通常,問題は残留誤差のl_2ノルムの二乗和から成るコスト関数を持つ最小化問題として定式化し,解の二乗ノルムのペナルティ項を定数を乗じた。ペナルティ項は,ペナルティ定数の値に依存することを大きさと起源に対する解を縮小する効果がある。残留誤差と解の二乗と非閉包両基準を考慮することにより,四種類の費用関数は,同じ目標を達成するために形成される。本論文では,全四コスト関数は正則化パラメータであり,それぞれの費用関数のための異なる拘束方程式によるペナルティ定数に関連を含む同じ閉形式解をもたらすことを示した。コスト関数の三のための,特別な手順は,平均二乗誤差(MSE)基準を用いた拘束方程式を組み合わせる近似最適正則化パラメータ選択アルゴリズムを開発することに適用できることを示した。開発したアルゴリズムの性能は,提案したアルゴリズムが最適MSEに最も近い留まることを示した既存の方法と比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  ペナルティ ,  *正則化 ,  閉包 ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  線形性 ,  最小二乗推定 ,  最小化問題 ,  ノルム ,  費用関数
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  閉形式解 ,  正則化パラメータ ,  *最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 正則化 ,  最適パラメータ ,  選択法