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AI

MinDiff:機械学習モデルの不公平な偏見を軽減(1/2)

1.MinDiff:機械学習モデルの不公平な偏見を軽減(1/2)まとめ ・分類器は重要な役割を果たすが不当な偏見を最小限に抑えるように構築されている事が大切 ・MinDiffはMLモデルをトレーニングする際の不公平な偏見を効率的に軽減す...
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RigL:ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(2/3)

1.RigL:ニューラルネットワークの冗長性を動的に最適化(2/3)まとめ ・RigLはランダムマスクから開始し大きな勾配を持つ接続をアクティブする ・大きな勾配を持つ接続は損失を最も迅速に減少させることが期待出来るため ・RigLは...
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PWIL:敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(1/2)

1.PWIL:敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(1/2)まとめ ・強化学習で報酬関数を設計する事が困難なケースは模倣学習が代替手段となる ・最先端の摸倣学習は敵対的トレーニングに依存しているアルゴリズム的に不安定 ・PWILは敵...
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ECCV 2020におけるGoogleの存在感

1.ECCV 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・8/23から8/28の間インターネット上のヴァーチャルイベントとしてECCV 2020が開催 ・Google社員も多数参加し50を超える論文の発表やワークショップを開催 ・本...
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GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(2/2)

1.GoogleのリサーチサイエンティストColin Raffelへのインタビュー(2/2)まとめ ・転移学習の刺激的な進歩の大爆発が技術の見極めを難しくさせT5に繋がった ・教師無し学習でラベルなしデータセットを活用する事が標準になる...
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