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損失関数設計と最適化ダイナミクスの協調

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 さきがけ

体系的番号 JPMJPR24K6
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR24K6

研究代表者

包 含  京都大学, 大学院情報学研究科, 特定助教

研究期間 (年度) 2024 – 2027
概要代理損失の最適化が評価指標の最適化を誘導するかどうかを検証する枠組みである適合性解析を拡張し、勾配流ダイナミクスと適合性解析を統合する。その際に、最適化の予算上限に応じて許容可能な誤差水準や停止時間が異なるときに最も良い損失関数を選ぶための枠組みとして発展させる。その応用先として、棄却付き分類において最適化の予算上限を考慮したproper lossの選択を行う。
研究領域未来を予測し制御するための数理を活用した新しい科学の探索
  • 主な研究成果

    (3件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (3件) (オープンアクセス 3件、 査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Online Inverse Linear Optimization: Improved Regret Bound, Robustness to Suboptimality, and Toward Tight Regret Analysis.2024

    • 著者名
      Shinsaku Sakaue, Taira Tsuchiya, Han Bao 0002, Taihei Oki
    • 雑誌名

      CoRR

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Revisiting Online Learning Approach to Inverse Linear Optimization: A Fenchel-Young Loss Perspective and Gap-Dependent Regret Analysis.2024

    • 著者名
      Shinsaku Sakaue, Han Bao 0002, Taira Tsuchiya
    • 雑誌名

      CoRR

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Scalable individual treatment effect estimator for large graphs.2024

    • 著者名
      Xiaofeng Lin 0001, Han Bao 0002, Yan Cui 0008, Koh Takeuchi 0001, Hisashi Kashima
    • 雑誌名

      Mach. Learn.

      巻: 114 号: 1 ページ: 23-23

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2024-12-19   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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