パターン認識における予測分布の偏りに関する一考察
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 論文 |
| 著者 | 岩村 雅一，大町 真一郎，阿曽 弘具 |
| 論文名 | パターン認識における予測分布の偏りに関する一考察 |
| 論文誌名 | 電子情報通信学会論文誌D-II |
| Vol. | J87-D-II |
| No. | 2 |
| ページ | pp.407-415 |
| 査読の有無 | 有 |
| 年月 | 2004年2月 |
| 分野 | パターン認識 |
| URL | http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j87-d2_2_407 |
| キー | Iwamura2004_IEICE (id=304) |
要約
学習用サンプルから分布を推定する際， 未知パラメータを定数として推定する最尤推定に対し， 未知パラメータを確率変数とするベイズ推定がある． ベイズ推定を用いたパターン認識は，クラス間でサンプル数が等しい場合 は有効であるが，等しくない場合には尤度の偏りのために 認識性能が向上しないことが指摘されている． クラス間でサンプル数が異なる場合のパターン認識では 尤度の偏りに差が生じ，この偏りの差が認識性能を悪化させていると考えられ る． 本論文では，尤度の偏りを補正することで認識性能が改善できると考え， 予測分布の偏りを理論的に導き，厳密解を与える． 予測分布の偏りの理論式が得られたことにより，尤度の補正が可能となる． 実際に尤度の補正法を提案し，これにより 認識性能が改善することを検証する． さらに本論文で導く理論式から， これまで経験的に得られた知見の理論的根拠を明らかにする．
注記
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書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}