[3K1-OS-5a] データサイエンスの普及と自動化 (1)

[3K1-OS-5a-05] 符号制約正則化

〇高橋 麻里奈¹、岡本 洋¹、篠原 修二¹、光吉 俊二¹、灰塚 真浩²、三好 史浩²、塩木 隆利²、小峰 佑介²、石本 大祐²、谷 明紘²、田尻 祐介²、小園 英俊² (1. 東京大学、2. 株式会社ダイセル)

キーワード：回帰、正則化、汎化、生産プロセス、自動制御

我々は、化学プラントにおける最適生産の自動化に向け、要因 x から生産プロセスの結果としての品質yを回帰予測する枠組を構築している。実際の化学プラント制御では、往々にして、少ない過去データで学習を行う必要がある。さらに、それぞれの回帰係数の符号を、生産プロセスの原理や現場での経験に基づく知識に従って制約することが求められる。本研究は、符号制約による正則化の下で回帰係数を定めることを提案する。符号制約正則化により、何も制約を課さない、あるいは、L1正則化を施した場合に比べて、予測性能が向上した。この効果は、特に学習データが少ないときに顕著であった。符号制約の知識に部分的に間違いがある場合にも依然、予測性能の向上がみられた。これらの結果は、符号制約正則化が、少ない学習データを用いて高い汎化性能を得るための、一般的かつ実用的な方法であることを示唆する。