ビットストリング型遺伝的アルゴリズムを用いた最小分類誤り学習の分析

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による損失最小化は，損失の大域的な最小状態の発見を保証しない．この問題を軽減することを目指し，大域的な最小化に適した遺伝的アルゴリズム（GA: Genetic Algorithms）の一種である実数値GAを用いるMCE学習法が提案された．しかし，その実数値GAの利用効果はそれほど明確ではない．そこで本稿では，もう一つの選択肢であるビットストリング型GAをMCE学習に適用し，その大局的損失最小化における有効性を調査する．MCE学習における分類誤り数損失の平滑化などを制御した体系的な実験を通し，GAに基づくMCE学習が必ずしも勾配法に勝るものでないこと等を示す．