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開催日2019年3月12日(火曜日)
開催時間16時00分-16時30分
発表者二反田 篤史 
発表者の紹介東京大学
タイトル強低ノイズ条件下識別問題に対する確率的勾配降下法の線形収束性 
発表の概要
識別問題に対する確率的勾配降下法の収束性を調べる.期待識別誤差とその最適値とのギャップの収束率は損失関数の一致性を通して劣線形となるが,適当な条件下でより高速な収束が可能か否かという問題は大変興味深い.近年,ラベルの条件付き確率についての強低ノイズ条件下で二乗損失を用いた場合に,劣線形より圧倒的に高速に線形収束する事が示された.本発表では,ロジスティック損失等を含む識別問題に適切なより一般の損失関数クラスで,同様な線形収束性が達成可能であることを示す.
開催場所VBL301B
接続サイト神田ラボ,京大ラボ