感度を考慮したSVMによる逐次的追加学習と忘却

摘要

近年，パターン分類の一手法であるサポートベクターマシン（SVM）の研究が盛んに行われている. SVMを追加学習法または忘却へ応用させる研究もいくつかある. 追加学習法には計算時間を考慮した逐次的追加学習法というものがあるが，従来の手法だと汎化性が向上しないことがあった. この間題を回避するため. 本稿では感度を考慮した逐次的追加学習法を提案する．また，忘却とは現在の状況から不要と判断されたデータの影響を弱めることである．忘却には，時間に依存して古いデータから順に影響力を弱める受動忘却というものがある. しかし, 古いデータの中にも必要なデータがあろうし，新しいデータであっても悪影響をもたらすデータがあるかもしれない. そこで本稿は，感度を考慮して不要なデータを選択し，その不要デ岬夕から順に忘却を行うという能動忘却のモデルを提案する.