過剰学習

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出典(authority):フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』「2015/08/14 02:21:45」(JST)

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和文文献

  • Uロス関数に基づいた密度推定のためのブースティング(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
  • 小森 理,内藤 貫太,江口 真透
  • 電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 110(265), 73-82, 2010-10-28
  • … 度関数となる.それゆえ,今回の提案手法はL_2ロスや尤度関数を含んだより柔軟な推定法と言える.学習アルゴリズムの更新式において更新されたUロス関数を2つの項に分解されることを示して,最適な弱学習機の過剰学習を防ぐ正則化の働きがあることを明らかにする.更にこのブースティングで得られた密度関数の非漸近的な誤差限界の一般公式を導出する.最後に,これらの得られた結果を数値的な実験によって確認する. …
  • NAID 110008153964

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過剰学習と言う言葉を聞いたことがあるでしょうか? ... 私の経験上、過剰学習は信じ られないほどの効果があります。 過剰学習に関する最近の研究?では、 勉強してから の間隔によって、過剰学習の効果に差が出るかどうかが調べられたそうです。 ...

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