Título: Estratégia De Decisão Baseada Em Margem Para O Aprendizado Multiobjetivo De Redes Neurais
Autores: Torres, Luiz C. B.; Castro, Cristiano L.; Braga, Antonio P.
Resumo: O presente artigo apresenta uma nova estratégia de decisão para o aprendizado multiobjetivo de redes neurais artificiais. O objetivo é encontrar no conjunto pareto-ótimo, a solução que fornece a melhor capacidade de generalização. A abordagem proposta para a tomada decisão é baseada em uma estimativa geométrica para a margem (distância) máxima de separação entre as classes, que é obtida através das seguintes etapas: modelagem dos padrões de entrada com o grafo de gabriel, detecção das bordas de separação das classes e síntese de padrões junto à região de margem máxima. Essa metodologia permite que modelos suaves (que ignoram ruído) e bem ajustados sejam selecionados de forma transparente para o usuário, ou seja, sem a necessidade da definição de parâmetros ou do uso de um conjunto representativo de validação. Resultados preliminares com dois benchmarks conhecidos na literatura mostraram que o decisor proposto, aliado ao treinamento multiobjetivo, foi eficiente no controle da generalização de modelos neurais.
Palavras-chave: Tomada de decisão; aprendizado de máquina multiobjetivo; grafo de gabriel; classificação
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-37.4
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