開催日時：2024年01月22日 10:30~90分

開催場所：講堂多目的室１及びWeb併用（※ 対象は特に限定しない）

講演者：髙橋昂先生（東京大学理学系研究科附属 知の物理学研究センター）

題目： 疑似ラベルを用いた自己学習の平均場解析

概要：
　半教師あり学習は近年の機械学習の重要な構成要素である。なかでも、疑似ラベルを用いた自己学習は、そのシンプルさと実際の有用性からしばしば採用されている手法の１つである。いっぽう、その有用性の理論的な裏付けはいまだ十分ではなく、教師なしデータによる性能向上の原理的限界や、疑似ラベルの構成法に関するヒューリスティクスの有用性などについて不明な点が多く残っている。本発表では、単純な学習データとモデルを用いた場合において自己学習の平均場理論を構築し、その振る舞いを解析した結果を紹介する。

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