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信頼領域(しんらいりょういき、)とは、数理最適化の文脈で用いられる用語であり、目的関数をあるモデル関数(多くの場合二次関数である)で近似することが妥当である、と仮定する部分領域のことである。信頼領域法()はRestricted step methodsとも呼ばれる。 信頼領域内で、モデル関数が目的関数の適切な近似であったと判断された場合には、信頼領域を広げ、逆に近似が悪いと判断されれば信頼領域を狭くする。 近似の適切性の判断は、信頼領域内において、モデル関数の最適値と目的関数の値を比較することによって成されるが、目的関数とモデル関数の増分比を単純に閾値比較することが一般的である。 信頼領域法は、ある意味で直線探索法と双対である。直線探索法では、まず降下方向を選択してからステップ幅を定めるのに対して、信頼領域法では、まずステップ幅(信頼領域半径)を定めてから、降下方向を選択する。 初めてこの用語を用いたのはであると考えられている。 ==例== Conceptually, in the Levenberg–Marquardt algorithm, the objective function is iteratively approximated by a quadratic surface, then using a linear solve, the estimate is updated. This alone may not converge nicely if the initial guess is too far from the optimum. For this reason, the algorithm instead restricts each step, preventing it from stepping "too far". It operationalizes "too far" as follows. Rather than solving for , it solves where is the diagonal matrix with the same diagonal as ''A'' and λ is a parameter that controls the trust-region size. Geometrically, this adds a paraboloid centered at to the quadratic form, resulting in a smaller step. The trick is to change the trust-region size (λ). At each iteration, the damped quadratic fit predicts a certain reduction in the cost function, , which we would expect to be a smaller reduction than the true reduction. Given we can evaluate : By looking at the ratio we can adjust the trust-region size. In general, we expect to be a bit less than and so the ratio would be between, say, 0.25 and 0.5. If the ratio is more than 0.5, then we aren't damping the step much, so expand the trust region (decrease λ), and iterate. If the ratio is smaller than 0.25, then the true function is diverging "too much" from the trust-region approximation, so shrink the trust region (increase λ) and try again. 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)』 ■ウィキペディアで「信頼領域」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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