入力点に依存した汎化能力推定法に関する研究

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本年度は,共変量シフトの場面での汎化能力推定に焦点を合せ,汎化誤差の理論解析,実用的な汎化誤差推定法の開発,およびその応用研究を行なった.汎化誤差の理論解析に関しては,ベイズ推定と呼ばれる学習法の汎化誤差を対象に,古典的な解析法では対応できなかった特異モデルをも含む一般的な設定での汎化誤差解析を行なった.実用的な汎化誤差の推定法に関しては,標準的な汎化誤差推定法である交差確認法を拡張し,共変量シフトに対応できるようにした.これにより,出力が実数値をとる回帰問題だけでなく,出力が離散的なカテゴリである分類問題に対しても,汎化誤差をうまく推定できるようになった.応用研究に関しては,開発した汎化誤差推定アルゴリズムをブレイン・コンピュータインターフェースに応用した.ブレイン・コンピュータインターフェースは脳波でコンピュータを動かす新しいマン・マシンインターフェースであり,近年盛んに研究されている.しかし,脳波の非定常性のため,従来の学習法ではうまく脳波の分類が行なえないという問題があった.今回開発した共変量シフト適応法を用いて,非定常性な脳波データをうまく分類する方法を確立し,その有効性を実証した.