D-32 ベイズ的最適化に基づく能動学習の性能改善
梁 曽漢 (東大), 小宮山 純平 (東大), 佐藤 一誠 (東大), 中川 裕志 (東大)
概要
• 貢献 : 任意の学習器のハイパーパラメタの効率的チューニング
• 実験 : SVM, ロジスティック回帰で有用性を確認
提案手法 : BO-AL
• ベイズ的最適化(BO) : ハイパーパラメタの逐次探索の効率化
• 能動学習(AL) : ラベリングコストの高い設定に対し, 訓練データを選別して学習
• BO-AL: BO と AL を交互に行う
→ 少数の訓練データで効率的にパラメタを逐次探索可能に