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ロバスト性と汎化性能を両立する機械学習法の確立

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号 JPMJAX210K
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJAX210K

研究代表者

藤澤 将広  東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 大学院生(博士課程)

研究期間 (年度) 2021 – 2023
概要ロバスト性と汎化性能は、誤予測リスクの低減を通した信頼性の高い機械学習の実応用に必要不可欠な性能です。しかし、これらはトレードオフ関係にあることが分かっており、また、その理論的性質および緩和方法は、限定的なモデル・タスク・汚染データ下での解明・開発に留まっています。本研究では、より普遍的なトレードオフの理論的メカニズムを解明し、ロバスト性・汎化性能を両立する学習アルゴリズムの構築を目指します。
研究領域数理・情報のフロンティア

報告書

(4件)
  • 2023 事後評価書 ( PDF )   終了報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 2021 年次報告書 ( PDF )

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2022-05-09   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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