著者
比嘉 亮太
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

本研究において、データに対する作用によって生じる共変量シフトの問題と密度比推定を用いたバイアス補正の方法について考察する。数値実験において、最適化の作用が実際に分布の非定常 / 外挿問題を引き起こし、期待値評価に大きなバイアスを与えることを示す。さらに、データサイズや次元を変えた場合においても密度比を用いた方法が有効であることを示す

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