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Random Forestを用いた事例型追加学習
12 Jun 2014 Machine Learning 口頭発表 Random Forestを用いた事例型追加学習 Author 三品陽平, 村田隆... 12 Jun 2014 Machine Learning 口頭発表 Random Forestを用いた事例型追加学習 Author 三品陽平, 村田隆英, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘 Publication 画像センシングシンポジウム, 2014 Download: PDF (Japanese) 統計的学習手法により構築した識別器は, 学習サンプルと実利用シーンサンプルが異なると識別性能が低 下するという問題がある. 実利用シーンに対する性能を向上させるには, 実利用シーンのサンプルを用いた 追加学習が有効である. 追加学習では, 誤識別サンプルを用いて識別器の一部を追加更新する. しかし, 追 加学習の際に, 学習サンプルに対する汎化性能が低下する恐れがある. 本研究では, 容易に実利用シーンへ の適応が可能な追加学習をRandom Forestの枠組みにおいて実現する. Rand
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2014/09/12 リンク