下記内容にて講演会を開催いたします。

■日　時：2023年12月1日(金)　15:00～16:00
■会　場：九州大学伊都キャンパスウエスト2号館 3F システム情報科学府大講義室(313室)
■参加費：無料
■参加登録：不要（※直接会場までお越し下さい）

豊田 祥史氏（統計数理研究所　統計的機械学習研究センター）

粗いラベルによるInvariant Risk Minimization

深層学習の発展により, 画像識別タスクにおいて従来法を劇的に凌駕する人工知能を学習することが可能となった. しかしその一方で, 深層学習により得られた人工知能は学習データが有する擬似的な相関を吸収し, 学習データを正規した分布とは異なる分布から生成されたデータに対しては正しい識別ができないことが知られている.
その課題を解決すべくInvariant Risk Minimization(IRM)という方法が近年提案され, 多大な注目を集めているが, 学習データを用意する際に生じる高いアノテーションコストがボトルネックとなり, その適用範囲は限定的な現状にある.
本発表では, “粗い”ラベルを用いることにより, 従来より低いアノテーションコストで適用可能な新たなIRMフレームワークを提案する.

■主 催：電子情報通信学会九州支部

■問合せ先：内田誠一（九州大学）　uchida@ait.kyushu-u.ac.jp