情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

機械学習の一手法であるAdaBoostは、複数の学習器を逐次的に作成し、それらを組み合わせてより高性能な学習器を構成するという枠組みである。組み合わされる複数の学習器は弱学習器と呼ばれ、訓練データ全体から部分サンプリングしたデータをもとに学習を行う。サンプリングは、そこまでに作成してきた弱学習器が正しく分類しにくいようなデータを重点的に選び取るように行われるが、サンプリング数についての考察はあまり行われていないのが現状である。そこで本研究では、サンプリング数を減らし学習を高速化しても学習精度を保てることを実験により示し、その結果について考察を行う。