ベイズアプローチによる最適識別系の有限標本効果に関する考察 ―学習標本の大きさがクラス間で異なる場合―

韓 雪仙  若林 哲史  木村 文隆  三宅 康二  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J82-D2   No.4   pp.621-630
発行日: 1999/04/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 特集論文 (パターン認識のための学習-基礎と応用-論文小特集)
専門分野: 
キーワード: 
ベイズアプローチ,  ベイズ学習,  最適識別関数,  投影距離,  平均誤り確率,  手書き数字認識,  

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あらまし: 
学習標本の大きさが有限の場合,2次識別関数の識別性能は 特徴ベクトルの次元数の増加に伴って劣化しピーキング現象を起こすことが 知られている. このような問題に対処するために,ベイズアプローチによって導かれる未知の分布に対する 最適識別関数の平均誤り確率等を理論的・実験的に評価して, 学習標本の大きさがクラス間で等しい場合と異なる場合の 最適識別系の有効性を明らかにする. その結果,学習標本の大きさがほぼ等しい場合は,最適識別関数及び最適識別関数から 導かれる擬似ベイズ識別関数,改良投影距離,投影距離を用いる識別系では ピーキング現象が起きないことがわかった.また,学習標本の大きさが異なる場合は, 最適識別関数及び擬似ベイズ識別関数ではピーキング現象が起きないが, 2次識別関数,改良投影距離,投影距離を用いる識別系ではピーキング現象が 起きることがわかった.