SVMの学習特性におけるノルムの影響

抄録

サポートベクトルマシン (SVM) は高い汎化能力を持つ新しい分別技術であるが，マージン最大化が2次計画問題となるため，高い計算負荷が要求されるという欠点がある．この研究では，もしL2ノルムの代わりにLpノルムを用いるとマージン最大化がp次計画問題になることを示す．このことは，L1ノルムを用いると，計算負荷を削減できることを意味している．SVMの幾何学的な考察により，pを変更しても汎化能力にはほとんど影響がないことが示される．このことは計算機実験で確認される．