人工知能学会２０２３ランチョンセミナー「アンサンブル学習における基礎理論の構築」

概要

• アンサンブルの理論は従来精度と多様性に分解できるとされてきたが、それに対して精度・多様性・結合損失に分解できるということを示した。

• 実際、既存理論より提案理論の方が誤差加減との相関関係が良い

• Stackingは結合損失を下げることができる



• (冗長性ってどうやって測るんだろうか)
• 論文：https://arxiv.org/abs/2205.12683