最小分類誤り基準に基づく多クラスサポートベクターマシン

摘要

最小分類誤り（MCE：Minimum Classification Error）学習法に広く用いられる勾配法は，その対象である非凸な目的関数の最小化にしばしば多くの工夫を必要とし，その運用は必ずしも容易ではない．この問題を軽減するため，扱いが確立され，かつ高速である多クラスサポートベクターマシンの最適化法をMCE法に適用する新しい学習法を提案する．この適用は，MCE学習法の非凸な目標関数を最適化が容易な補助関数に置き換えることによって実現される．提案手法の詳細と，評価実験を通したその基本的性能を紹介する．