著者
杉山 将
出版者
日本神経回路学会
雑誌
日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)
巻号頁・発行日
vol.13, no.3, pp.111-118, 2006-09-05 (Released:2011-03-28)
参考文献数
44
被引用文献数
4 4

これまで,教師付き学習は訓練用の標本がテスト時に用いる標本と同じ規則に従って生成されるという大前提のもとで研究されてきた.しかし,現実的な場面ではこの前提が成り立たないことも多く,そのような場合は従来の教師付き学習法では良い学習結果が得られない.このような背景のもと,共変量シフトと呼ばれる状況下での学習法が近年盛んに研究されている.共変量シフトとは,与えられた入力に対する出力の生成規則は訓練時とテスト時で変わらないが,入力(共変量)の分布が訓練時とテスト時で異なるという状況である.本稿では,共変量シフト下での教師付き学習の最近の研究成果を概説する.

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data driftから共変量シフトという概念にたどり着いたけどこれはおかしい。同時確率分布p(x,y)とそのp(x)の定義からtrainとtest時に確率分布が変わるなんていうのは最初から矛盾してる。ただ動機とか問題意識は理解できるから動機と数学の設定がギャップがあるって感じ。 https://t.co/0uYkJV9X4N
共変量シフト下での教師付き学習https://t.co/nCAvTVhf0g
これは入門的にとても良さそう。 共変量シフト下での教師付き学習 https://t.co/boAUQokI54
@ysk_moto お、共変量シフトはXの分布が訓練時とテスト時で変わるんだと思ってました "共変量シフトとは,与えられた入力に対する出力の生成規則は訓練時とテスト時で変わらないが,入力(共変量)の分布が訓練時とテスト時で異なるという状況である" via https://t.co/DqmfZd02dG
共変量シフト下での教師付き学習 / 杉山将 https://t.co/I2QBgUoz4I
https://t.co/OhRo6zOanJ
1 1 https://t.co/groIl02fAs
共変量シフトがどういう状況を指すのかは、この論文 https://t.co/ThLHpno65B の3ページ目あたりとかこの論文 https://t.co/M0cz3yMUCl を読んで分かった(ような気がする?)

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