Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Stochastic Gradient Boostingについて
Search
Shinichi Takayanagi
January 27, 2016
Research
3
2.9k
Stochastic Gradient Boostingについて
社内の論文読み会資料
Shinichi Takayanagi
January 27, 2016
Tweet
Share
More Decks by Shinichi Takayanagi
See All by Shinichi Takayanagi
論文紹介「Evaluation gaps in machine learning practice」と、効果検証入門に関する昔話
stakaya
0
720
バイブコーディングの正体——AIエージェントはソフトウェア開発を変えるか?
stakaya
5
1.2k
[NeurIPS 2023 論文読み会] Wasserstein Quantum Monte Carlo
stakaya
0
540
[KDD2021 論文読み会] ControlBurn: Feature Selection by Sparse Forests
stakaya
2
1.9k
[ICML2021 論文読み会] Mandoline: Model Evaluation under Distribution Shift
stakaya
0
2k
[情報検索/推薦 各社合同 論文読み祭 #1] KDD ‘20 "Embedding-based Retrieval in Facebook Search"
stakaya
2
620
【2020年新人研修資料】ナウでヤングなPython開発入門
stakaya
29
21k
論文読んだ「Simple and Deterministic Matrix Sketching」
stakaya
1
1.2k
Quick Introduction to Approximate Bayesian Computation (ABC) with R"
stakaya
3
350
Other Decks in Research
See All in Research
PhD Defense 2025: Visual Understanding of Human Hands in Interactions
tkhkaeio
1
250
20250725-bet-ai-day
cipepser
2
480
[CV勉強会@関東 CVPR2025] VLM自動運転model S4-Driver
shinkyoto
2
530
Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges
shunk031
17
10k
財務諸表監査のための逐次検定
masakat0
0
130
Combinatorial Search with Generators
kei18
0
970
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
280
GPUを利用したStein Particle Filterによる点群6自由度モンテカルロSLAM
takuminakao
0
370
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
240
AIスパコン「さくらONE」のLLM学習ベンチマークによる性能評価 / SAKURAONE LLM Training Benchmarking
yuukit
2
690
Submeter-level land cover mapping of Japan
satai
3
410
HoliTracer:Holistic Vectorization of Geographic Objects from Large-Size Remote Sensing Imagery
satai
3
110
Featured
See All Featured
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.1k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.2k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
7.9k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
54
9k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
Transcript
〜~論論⽂文輪輪読会〜~ Stochastic Gradient Boosting Jerome H. Friedman(1999) ⾼高柳柳慎⼀一
Whatʼ’s this? • 加法モデルの1つ – Gradient Boostingの拡張版 – モデルを学習させる際に”データをサンプリン グして使う(全部使わない)”というだけ • Gradient
Boostingの特徴 – モデル = 決定⽊木の⾜足しあげ – pseudoな誤差(損失関数の勾配)に対してモデ ルを当てはめる 2
まとめ • Stochastic Gradient Boosting = Gradient Boosting+標本サンプリング •
Gradient Boostingの特徴 – 最適化問題を⼆二段階に分けて解く • 第⼀一弾:勾配⽅方向になるような学習器を最適化計算 – データが有限なので厳密計算を諦めて近似 • 第⼆二弾:1を既存の学習器に追加する際の係数を最 適化 3
Gradient Boostingのモデル • モデルFはhという弱学習器の⾜足し上げ • 損失関数Ψを最⼩小化するように学習データ xから、βとhを決める 4
最適化計算 • 最適化はm=0から順に(stage-‐‑‒wise)決め ていく⽅方針を取る(これがいいという裏裏付 けはないっぽい) • F0を決めて、F1, F2, … FMと順に最適化
計算で決めていくということ 5
最適化計算のアイディア • 最適化計算を2ステップに分ける – aとβをばらばらにきめる • 第⼀一段階:勾配を学習器で近似(最適化) • 第⼆二段階:くっつけるときの係数を最適化 6
個々の学習器は回帰⽊木とする • 学習器 is 回帰⽊木 – 今までのaを{Rlm}と書いている – L個の終端ノードがある 7 1� 2…�
L� R1m R2m RLm 1:XΛͿͬ͜Ή 2:X͕Ϛον͢Δ RlmΛ୳͢ x͕RlmʹೖΔ yͷฏۉ
第⼀一段&第⼆二段の最適化 • 第⼀一段は普通にやれる • 第⼆二段は個々の終端ごとに最適化してOK – なぜならここの終端は独⽴立立/互いに素?なので – ∴並列列化できる! • これを今までの学習器に⾜足しこんで新しい 学習器とする
8
Gradient Boostingのアルゴリズム • アルゴリズムのまとめ 9
Stochastic Gradient Boostingのアルゴリズム • アルゴリズムのまとめ – データを全部使わない • (20%-‐‑‒50%程度度の使⽤用がふつうらしい) 10
なぜStochasticにするとよいのか? • 論論⽂文を読む限り・・・ – サンプリングで学習に使うデータが異異なる – 学習器間の相関が減る – ⼀一⽅方 • 全体の分散≒sum(個々の分散) + sum(相関) と書ける
– 相関が減るおかげで全体の分散が減る – Bias-‐‑‒Variance的に考えて汎化性能があがる 11