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  1. 文献種別
  2. 学術雑誌論文/Journal Article
  1. 研究者
  2. 複雑系知能学科
  3. 竹之内 高志 (Takenouchi, Takashi)

Robust Loss Functions for Boosting

http://hdl.handle.net/10445/6890
http://hdl.handle.net/10445/6890
57235a2f-162e-444d-adef-cc36c3237e1c
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2013-04-15
タイトル
タイトル Robust Loss Functions for Boosting
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 metadata only access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_14cb
著者 Kanamori, Takafumi

× Kanamori, Takafumi

WEKO 7284

Kanamori, Takafumi

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竹之内, 高志

× 竹之内, 高志

WEKO 95
e-Rad 50403340

ja 竹之内, 高志
ISNI


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Eguchi, Shinto

× Eguchi, Shinto

WEKO 7285

Eguchi, Shinto

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Murata, Noboru

× Murata, Noboru

WEKO 7286

Murata, Noboru

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 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.
書誌情報 Neural Computation

巻 19, p. 2183-2244, 発行日 2007
査読有無
値 あり/yes
研究業績種別
値 原著論文/Original Paper
単著共著
値 共著/joint
出版者
出版者 MIT Press
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Ver.1 2023-06-20 13:31:55.475438
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