弱い教師データに基づく低分散なリスク推定方法の開発

研究課題

体系的番号	JPMJPR18UI
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR18UI
研究代表者	包含東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 大学院生（修士課程）
研究期間 (年度)	2018 – 2019
概要	近年,統計的データ分類の分野では,教師情報を得る際のコストやプライバシーの問題から,不完全な教師付きデータからデータの分類器を学習する「弱教師付き学習」と呼ばれる枠組みが注目されています.主な手法は分類リスクの不偏推定量の最小化ですが,推定量の分散が大きく学習が不安定なことがあります.本提案では,リスク推定量の性質を明らかにした上で推定手法の改善を行い,実世界への応用の促進を目指しています.
研究領域	情報と未来

報告書

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