［招待講演］パターン認識器の設計のための最適化

摘要

実環境で有効に働くパターン識別器を構築するためには、パターン識別器として、どのような構造の識別器を用いるか、あるいは、どのような特徴を使うかなどの、識別器モデルを課題ごとに適切に決めることが重要である。一般に、このモデルの選択は試行錯誤によって決められることが多い。モデル選択の過程を自動化するためには、様々なパラメータや構造を持った膨大な識別器の候補の中から、最適化手法を用いて最も性能の高い識別器を自動的に選び出す必要がある。本稿では、筆者等がこれまでに行なってきたパターン識別器の設計のための最適化手法について紹介する。%To design a pattern classifier which works effectively in real world applications, we have to decide the model of the classifier and the features used by the classifier. Usually the designer of the classifier decides them by trial and error depending on the task. To automate this trial and error process, the system has to find the optimum classifier among the candidates of the classifiers with different models and features. An optimization method is necessary to find the optimum classifiers because the number of candidates is usually very large. This paper introduces some examples of optimization in pattern classifier design.