Файл: Вапник В.Н. Теория распознавания образов. Статистические проблемы обучения.pdf

112 ГЛ. V. МИНИМИЗАЦИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО РИСКА

на регулярные процедуры, которые должна реализовать обучающая программа, как было в теории рекуррентных алгоритмов. Здесь исследователю каждый раз приходится изобретать алгоритмы, подчиняющиеся определенным об­ щим правилам.

Преимущество такой теории — ее общность. Так, при исследовании задачи обучения распознаванию образов не возникает необходимости различать две постановки зада­ чи — детерминистскую и стохастическую. И если все су­ ществующие рекуррентные алгоритмы обучения распозна­ ванию образов, по существу, строят в спрямляющем про­ странстве разделяющую гиперплоскость, то конструк­ тивные идеи алгоритмов обучения распознаванию образов, использующих метод минимизации эмпирического риска, значительно богаче. В частности, метод минимизации эмпирического риска может быть применен в классе ку­ сочно-ломаных функций, логических функций опреде­ ленного вида и др.

у Все эти преимущества связаны с тем, что метод мини­ мизации эмпирического риска отвечает на вопрос «что надо делать», оставляя в стороне вопрос о том, «как это сделать». Поэтому для минимизации эмпирического рис­ ка широко могут быть использованы различные методы, в том числе и эвристические.

Применение эвристических методов в этом случае име­ ет теоретическое оправдание: если в классе решающих правил, емкость которого невелика, выбрать правило, которое хотя и не минимизирует эмпирический риск, но доставляет ему достаточно малую величину, то в силу рав­ номерной сходимости выбранное правило будет иметь до­ статочно высокое качество.

Таким образом, алгоритм заведомо способен обучаться, если:

1 ) емкость класса решающих правил алгоритма неве­ лика,

2 ) выбирается правило, которое доставляет величине эмпирического риска малое значение.

Конструктивные идеи таких алгоритмов имеют чрез­ вычайно наглядную геометрическую интерпретацию: в пространстве надо построить гиперповерность, принадле­ жащую заданному классу гиперповерхностей (характер класса гиперповерхностей существенно определяет осо­

бенность алгоритма), которая по возможности с мень­ шим количеством ошибок, разделяет векторы обучающей последовательности одного класса от векторов обучающей последовательности второго класса. Методы построения таких разделяющих поверхностей и составляют кон­ структивную особенность алгоритмов обучения распозна­ ванию образов. При этом принято различать два класса алгоритмов: алгоритмы, строящие «гладкие» разделяющие гиперповерхности, и алгоритмы, строящие «не глад­ кие» разделяющие поверхности. Методы построения гладких разделяющих поверхностей основаны на построении разделяющей гиперплоскости в соответ­ ствующем спрямляющем пространстве. Один из них — метод обобщенного портрета будет подробно рассмотрен в третьей части книги. Методы построения «не гладких» разделяющих гиперповерхностей берут свое начало с работ М. М. Бонгарда и М. Н. Вайнцвайга, предложивших один из наиболее популярных алгоритмов обучения такого типа — алгоритм «Кора» [4, 9].

§ 12. Алгоритмы метода обобщенного портрета

Алгоритмы метода обобщенного портрета реализуют идею минимизации эмпирического риска в классе линей­ ных и кусочно-линейных функций.

Сам метод обобщенного портрета состоит в специальном способе построения разделяющей гиперплоскости. В слу­ чае, если обучающая последовательность может быть разделена гиперплоскостью, существует целое семейство разделяющих гиперплоскостей. Особенность метода зак­ лючается в том, что с его помощью строится оптимальная разделяющая гиперплоскость (т. е. гиперплоскость, ко­ торая из всех разделяющих гиперплоскостей наиболее далеко отстоит от ближайшего к ней элемента обучающей последовательности). Важной особенностью метода обоб­ щенного портрета является возможность установить (в случае, если это так), что «безошибочного» разделения элементов обучающей последовательности не существует.

Различные алгоритмы, реализующие метод построения обобщенного портрета, предназначены для построения разделяющей гиперплоскости в условиях, когда безоши­ бочное разделение векторов невозможно. В этих случаях

114 ГЛ. V. МИНИМИЗАЦИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО РИСКА

используются алгоритмы, минимизирующие эмпиричес­ кий риск в классе линейных или кусочно-линейных ре­ шающих правил.

В качестве примера приведем здесь идею двух таких алгоритмов (подробно система алгоритмов метода обоб­ щенного портрета будет рассмотрена в третьей части книги).

Если обучающая последовательность не может быть безошибочно разделена на два класса, среди векторов обу­ чающей последовательности определяется тот, который наиболее «препятствует» разделению. Он исключается из обучающей последовательности, а оставшиеся векторы вновь разделяются гиперплоскостью. Если разделение все еще невозможно, то исключается еще один вектор, и так до тех пор, пока множество оставшихся векторов не будет разделено. При этом считается, что число исключенных векторов минимально (или близко к нему). Правило удалений определяется эвристическим понятием «вектора, наиболее препятствующего разделению». Удаленные из обучающей последовательности векторы как раз и со­ ставляют множество неправильно опознанных векторов. Отношение числа этих векторов к числу всех векторов обучающей последовательности определяет величину эмпирического риска для выбранного решающего пра­ вила (обобщенного портрета). Величина же истинного риска для найденного правила с вероятностью 1 — ц отли­ чается от эмпирического риска не более чем на е, где е определяется согласно (5.11).

Если с помощью приведенного алгоритма будет пост­ роена разделяющая гиперплоскость, которая неправильно классифицирует слишком много векторов обучающей по­ следовательности, то считается, что в классе линейных решающих правил нет удовлетворительного правила, и делается попытка отыскать такое правило в классе ку­ сочно-линейных правил. Для этого сначала строится раз­ деляющая гиперплоскость, минимизирующая число оши­ бок, а затем к ней «пристраивается» еще одна гиперплос­ кость, с тем чтобы с помощью гиперповерхности, состав­ ленной из двух кусков гиперплоскостей, минимизировать число ошибок при разделении обучающей последователь­ ности. Если ошибок все еще много, то достраивается ещо одна гиперплоскость и т. д.

С увеличением числа к кусков гиперплоскостей умень­ шается количество неправильно опознанных векторов, т. е. уменьшается величина эмпирического риска. Однако величина ек гарантированного уклонения истинного риска от эмпирического растет с ростом числа кусков гипер­ плоскостей по линейному закону

гк = кг.

Отсюда следует, что желательно разделить обучающую последовательность с помощью минимального числа кус­ ков гиперплоскостей.

Различные алгоритмы реализуют разные идеи построе­ ния такого кусочно-линейного правила, которое миними­ зирует сумму величины эмпирического риска и величины гарантированного уклонения.

§ 13. Алгоритм Кора

Все рассмотренные до сих пор конструктивные идеи алгоритмов обучения распознаванию образов были свя­ заны с построением в спрямляющем пространстве разде­ ляющей гиперплоскости. Алгоритм обучения распознава­ нию образов «Кора» исходит из иных конструктивных идей.

Пусть обучающая последовательность распадается на два множества векторов — множество векторов первого класса {х} и множество векторов второго класса {х}. Задается множество характеристических функций ф (х, т), которые называются признаками. Из множества при­ знаков алгоритм выделяет так называемые достаточные признаки. Достаточным признаком для векторов первого класса называется признак ф (х, т*), который на всех векторах второго класса принимает значение 0 , а на не­ которых векторах первого класса 1 .

Аналогично определяются достаточные признаки вто­ рого класса. Алгоритм выбирает t достаточных признаков первого класса и t достаточных признаков второго клас­ са, так, чтобы для каждого вектора обучающей после­ довательности нашлось несколько достаточных призна­ ков, принимающих на этом векторе значение 1. Иными словами, признаки должны «покрывать» все множество примеров.

Опознание вектора, не участвовавшего в обучении, проводится так: подсчитывается, сколько достаточных признаков первого класса на этом векторе приняли зна­ чение единица и сколько достаточных признаков второго класса приняли значение единица. Вектор относится к тому классу, для которого число достаточных признаков, принявших значение единица, больше.

Особенность алгоритма «Кора» состоит в том, что рас­ сматривается бинарное пространство X. В качестве клас­ са характеристических функций ф (х , т) берутся все воз­ можные конъюнкции двух-трех переменных.

Для каждого класса отбор конъюнкций (признаков) производится по следующим правилам:

1.Из всех возможных признаков (конъюнкций трех переменных) отбираются достаточные признаки. Доста­ точные признаки упорядочиваются: считается, что при­ знак ф (X, тД лучше, чем ф (х , т2), если число векторов обучающей последовательности, обладающих этим при­ знаком (т. е. векторов, для которых ф (х, тД = 1), больше числа векторов, обладающих признаком ф (х , т2).

2.Из найденного множества достаточных признаков исключаются «подчиненные». Признакф (х, т2) называется «подчиненным» признаку ф (х, тД, если множество векто­ ров обучающей последовательности {х : ф (х, тД= 1}, обладающих признаком ф (х, тД, включает в себя мно­ жество векторов {ж:ф(ж, тД = 1}, обладающих при­ знаком ф (х, тД. Подчиненность признаков легко про­

веряется от старшего в упорядоченном ряду признака

кмладшему.

3.Из оставшихся достаточных признаков произво­ дится окончательный отбор t признаков. Принцип отбора таков, чтобы в окончательный набор вошли признаки, которые «покрывают» все множество примеров, данное на обучение, и чтобы, по возможности, все примеры обладали приблизительно одинаковым количеством признаков

(признаки должны «покрывать» множество примеров «рав­ номерно»).

Характерной особенностью алгоритма «Кора» являются небольшая емкость класса решающих правил и чрезвы­ чайно простой метод (хотя и эвристический) поиска пра­ вила, минимизирующего эмпирический риск.. Заметим, что указать класс функций малой емкости, в котором

можно найти достаточно хорошее решающее правило, значительно труднее, чем класс функций большой ем­ кости.

Оценим число возможных решающих правил для алго­ ритма «Кора». Пусть бинарное пространство X имеет раз­ мерность п, тогда число возможных троек координат рав­

но Сп■На каждой тройке с помощью конъюнкции может быть задано восемь функций алгебры логики. Таким об­

разом, всего возможно Т = 8 С® различных признаков. Из возможных признаков должно быть отобрано t доста­ точных признаков первого класса и t достаточных призна­

ков второго класса. Так как существует не более Ст спо­ собов выбрать t признаков из множества, содержащего Т элементов, то число различных решающих правил N ограничено величиной

N < (8 С1Т) \

Следовательно, N < пъі и, согласно (5.17), в случае,! если величина эмпирического риска близка к нулю, ве-І роятность неправильной классификации с помощью най-' денного правила уклонится от эмпирической оценки не более чем на величину

6t ln п — ln n

Заметим, что величина уклонения пропорциональна только логарифму размерности пространства. В этом и есть замечательная особенность рассмотренного класса не гладких решающих правил.

Г л а в а VI

М Е Т О Д У П О Р Я Д О Ч Е Н Н О Й М И Н И М И З А Ц И И Р И С К А

§ 1. О критериях оценки качества алгоритмов

До сих пор мы интересовались только тем, каким усло­ виям должен удовлетворять алгоритм, чтобы обеспечить машине способность обучаться. Были рассмотрены рекур­ рентные алгоритмы. Оказалось, что они требуют достаточ­ но большой обучающей последовательности. Поэтому бы­ ла рассмотрена их модернизация, которая заключалась в запоминании обучающей последовательности и много­ кратном ее использовании. Суть этой модернизации со­ стояла в том, что задача решалась методом минимизации эмпирического риска. Были найдены условия, при кото­ рых алгоритмы минимизации эмпирического риска при­ водят к успеху, и тем самым получена возможность строить различные алгоритмы, способные обучаться рас­ познаванию образов. Какой же алгоритм выбрать теперь для решения конкретных задач? Какой из алгоритмов обу­ чения распознаванию образов будет лучше работать на выборках фиксированной длины Z?

Для того чтобы строить наилучшие алгоритмы на вы­ борках фиксированной длины (конечно-оптимальные ал­ горитмы), надо прежде всего договориться о том, как оценивать качество алгоритма (т. е. о том, каков критерий оптимизации).

Качество алгоритма обучения при решении конкрет­ ной задачи естественно определять как качество решаю­ щего правила, выбранного им по обучающей последова­ тельности. Качество же решающего правила F (х , а*) для конкретной задачи, заданной распределением Р (х, со),