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文献の詳細

論文の言語 日本語
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
年月 2004年2月
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.
URL http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j87-d2_2_407&category=D&year=2004&lang=J&abst=
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