情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

画像や風景の分類問題は基本的には多クラス分類問題である.コンピュータビジョン分野で用いられるベンチマークでは,クラス数が年々増加しており,そのために,クラス間の重なりも増え,人間でも正確に分類することが困難となっている.このような背景から,予測器が k 個の予測結果を返 し,その中に正解がなければ誤分類とするような評価方法が近年用いられるようになり,このような評価方法に特化させた Top-k SVMが近年提案された.本研究では,その学習法の理論に誤りがあるため正確に学習されていないことを発見した.本発表では,Top-k SVMを正確に学習できる新しいアルゴリズムを提案する.