複数のクラス間マージンの最大化を考慮した多目的マルチクラスサポートベクトルマシン

抄録

近年，高い汎化性を有すると知られているサポートベクトルマシン(SVM)を2クラスからマルチクラスの識別問題へ拡張する研究が注目を集めている．本研究では，その手法の一つである一括型SVMを，各マージンを正確に最大化する多目的最適化問題として定式化する．さらに，その問題のパレート最適解が，1目的2次錐計画問題の最適解として得られることを理論的に示し，従来法に対する優位性を理論面・数値面から評価する．