Boostingにおける適応的しきい値調整の安定性についての検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-10

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Study for stability of adaptive thresholded boosting

著者名: 佐々木 勇人(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Hayato Sasaki|Tomoki Hamagami

キーワード: ブースティング|機械学習|boosting|machine learning

要約(日本語): 偽陽性率を固定しながら検出率を最適化することは，検出対象のデータ数が少なく，かつ，取りこぼしの少ない検出が求められる場合に有効である。本研究で提案するBoostingにおける適応的しきい値調整は，Boostingステップ毎にしきい値調整を行うことで偽陽性率を固定しながら検出率を最適化する手法である。しかしながら適応的しきい値調整が学習の安定性に悪影響を与える可能性もあり，その条件が不明確であった。そこで本研究は，適応的にしきい値を調整することがcost-sensitive learningにおける偽陽性・偽陰性の検出に対する罰則値を適応的に决定することと同義であることに着目する。すなわち，適応的に決定される罰則値と等価の意味を持つしきい値の収束性について分析することで提案手法の安定性を検討する。

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