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タイトル: Robust Loss Functions for Boosting
著者: Kanamori, Takafumi
Takenouchi, Takashi
Eguchi, Shinto
Murata, Noboru
アブストラクト: "一般化されたU-ブーストのアルゴリズムは期待損失関数の逐次最小化として定式化され,アルゴリズムの統計的性質は用いる損失関数によって決定される.本論文では古典的な判別モデルであるロジスティックモデルと関連したクラスの損失関数に着目し,頑健性についての考察を行った.頑健性の指標としてしばしば用いられるgross error sensitivityの意味で最も頑健な損失関数を理論的に明らかにし,その頑健性を数値実験で確かめた."
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: Neural Computation
巻: 19
開始ページ: 2183
終了ページ: 2244
年月日: 2007年
出版社: MIT Press
出現コレクション:竹之内 高志

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