教師が真の教師のまわりをまわる場合のオンライン学習
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概要
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オンライン学習において, 教師と生徒の構造や出力特性の相違, 雑音の影響などにより汎化誤差がゼロにならないモデルでは, 学習機械が真の教師のまわりを動き続ける場合がある.この動き続ける学習機械を教師とするような新たな生徒を考えこの生徒が真の教師に対してどれほどの汎化能力を持つことができるかを解析した.真の教師, 動く教師, 生徒のいずれもが雑音の重畳された線形なパーセプトロンであるモデルについて, 統計力学的手法により汎化誤差を解析的に求めた結果, 生徒が真の教師の入出力ではなく, 動く教師の入出力だけを例題として使用するにもかかわらず, 真の教師と動く教師の汎化誤差よりも真の教師と生徒の汎化誤差の方が小さくなりうることが明らかになった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-16
著者
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