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J-GLOBAL ID：201003055271459780

マルチクラス分類器をトレーニングする方法

Inventor： ファティー・エム・ポリクリ ,  アジェイ・ジョシ
Applicant, Patent owner： ミツビシ・エレクトリック・リサーチ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド
Agent (7)： 曾我 道治 ,  古川 秀利 ,  鈴木 憲七 ,  梶並 順 ,  大宅 一宏 ,  上田 俊一 ,  吉田 潤一郎
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2010006130
Publication number (International publication number)：2010231768
Application date： Jan. 14, 2010
Publication date： Oct. 14, 2010
Summary：

【課題】分類器をトレーニングするために、大量のラベル付きトレーニングデータを必要としない能動学習法を提供する。【解決手段】終了条件に達するまで、以下のステップを繰返し実行することによってマルチクラス分類器をトレーニングする。ラベル無しデータのアクティブプールから得られるラベル無しデータのためのクラスメンバーシップの確率が推定される。最も大きな確率と、2番目に大きな確率との間の差が求められる。最も小さな差を有するラベル無しデータが選択され、ラベル付けされ、分類器をトレーニングするためのトレーニングデータセットに追加される。【選択図】図1

Claim (excerpt)：

マルチクラス分類器をトレーニングする方法であって、該マルチクラス分類器は、終了条件に達するまで該方法のステップを繰返し実行するためのプロセッサを備え、該方法は、 ラベル無しデータのアクティブプールから得られるラベル無しデータのためのクラスメンバーシップの確率を推定するステップと、 最も大きな確率と2番目に大きな確率との間の差を求めるステップと、 最も小さな差を有する前記ラベル無しデータを選択するステップと、 前記選択されたラベル無しデータにラベル付けするステップと、 前記ラベル付けされたデータをトレーニングデータセットに追加するステップと、 前記トレーニングデータセットを用いて前記分類器をトレーニングするステップとを含む、マルチクラス分類器をトレーニングする方法。

IPC (3)：

G06N 5/04 ,  G06N 3/00 ,  G06F 17/30

FI (5)：

G06N5/04 580A ,  G06N3/00 560A ,  G06F17/30 210D ,  G06F17/30 220Z ,  G06N5/04 550J

F-Term (1)：

5B075NR12

Article cited by the Patent：

Cited by examiner (2)

• Entropy-based active learning for object recognition
• Active Learning to Recognize Multiple Types of Plankton