| 体系的番号 |
JPMJFR206J |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJFR206J |
研究代表者 |
杉山 麿人 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022
|
| 概要 | 機械学習におけるモデル設計では、単純すぎず、かつ複雑すぎないモデルが望ましいとされてきました。しかし、過剰パラメータ化によってモデルを大きくすると、再び性能が良くなるという現象が報告されています。これまでの基準が覆り、データサイエンスを用いるあらゆる分野に影響を与える可能性があります。本研究では、モデル体積に着目した理論解析でこの現象を解明し、実問題で利用可能な形式へ昇華することを目指します。
|
|---|
| 研究領域 | 八木パネル |
|---|
