人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第32回 (2018)
セッションID: 2J4-02
会議情報

輔助重み法によるニューラルネット上での特徴選択と過適防止
*野田 陽
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

本研究では各入力次元の寄与度に基づいて入力へ重みをかける、補助重み法 (AW) を提案する。AW は特徴抽出するという意味で Lasso に似ているが、医用質量分析機器データのように、少数の判別に寄与する次元に対して大量の寄与の無い次元がある場合に Lasso よりも高速に特徴抽出が可能である。 (実証コード:https://bitbucket.org/akira_you/awexperiment)

著者関連情報
© 2018 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top