マルチクラススパース線形分類器のための一般化誤差限界【JST・京大機械翻訳】

Levy Tomer; Abramovich Felix

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208990725467 整理番号：22P0331552

マルチクラススパース線形分類器のための一般化誤差限界【JST・京大機械翻訳】

Generalization Error Bounds for Multiclass Sparse Linear Classifiers

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発行年： 2022年04月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年01月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

スパース多項ロジスティック回帰による高次元多クラス分類を考察した。二値分類とは異なり,マルチクラスセットアップでは,回帰係数行列に関する異なる構造仮定に関連したスパース性の可能な概念の全スペクトルについて考えることができる。手で特定の型のスパース性を捕捉する凸ペナルティを持つペナルティ付き最尤に基づく計算可能な特徴選択手順を提案した。特に,大域的スパース性,二重列ワイズスパース性,低ランクスパース性を考察し,適切に選択した同調パラメータにより,導出したプラグイン分類器が,マルチクラススパース線形分類器の対応するクラス内の最小一般化誤差限界(誤分類過剰リスクに関して)を達成することを示した。開発したアプローチは一般的であり,他のタイプのスパース性にも適応できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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