本発表は，符号制約下で SVM を学習するための新しい最適化アルゴリズムを提案する．本研究で開発したアルゴリズムは，フランクウルフ法に基づいており，次の３点の長所を持つ：(i) 劣線形収束する ; (ii) 各反復の計算コストは小さい; (iii) 停止条件が明確．このアルゴリズムの有効性は，実データを用いた数値実験を通して例示する．