多様な出力データに対応可能な不変学習のパラメータ選択法の構築

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP24K20750 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
24K20750
Research Category
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Basic Section 60030:Statistical science-related
Research Institution
  • Kyushu University
Project Period (FY)
2024-04-01 〜 2028-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
4,810,000 Yen (Direct Cost: 3,700,000 Yen Indirect Cost: 1,110,000 Yen)

Research Abstract

深層学習によるデータからの学習法の急速な発展により, 高性能な人工知能の実現が可能となっている. しかし, 深層学習により学習された人工知能は, 学習データを生起した分布とは異なる分布から生起されたデータに対しては正しい推論ができないことが知られている. この問題の有力な解決法として,不変学習という方法論が近年注目を集めているが, 学習時に定めるべき恣意性のあるパラメータの選択が非常に困難であることがボトルネックとなり, その性能は十分な水準に達していない現状である. 本研究では, 連続, 時系列, 関数データなど多様な出力データを対象とした不変学習のパラメータ選択法の確立を目指す.

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