幾何マージンを最大化する一対多手法を用いたマルチクラスサポートベクトルマシン

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タイトル別名
  • Multiclass support vector machines with the one-against-all method maximizing geometric margins

説明

本研究では，マルチクラス識別のためのサポートベクトルマシンの一つである一対多手法に着目し，その改良モデルを提案する．一対多手法は，各2クラス間の識別超平面の組み合せによる識別関数を用いるが，識別超平面群とデータとの距離で定義される幾何マージンは考慮されていない．本研究では，マルチクラス識別問題をその複数の幾何マージンを同時に最大化する多目的最適化問題として定式化し，汎化性の向上を目指す．さらにこの問題の弱パレート最適解が，1目的2次錐計画問題から得られることを理論的に示す．最後に，数値実験により従来モデルに対する提案モデルの有効性を検討する．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282680622386688
  • NII論文ID
    130005025324
  • DOI
    10.11511/jacc.52.0.135.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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