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国際学術誌『Transactions on Machine Learning Research』に敵対的学習における安定性に関する論文が掲載されました
機械学習に関する国際学術誌『Transactions on Machine Learning Research』において、名古屋大学、AISIN Tokyo Research Center と共同研究を行った論文が評価され、掲載されました。
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・Convergences for Minimax Optimization Problems over Infinite-Dimensional Spaces Towards Stability in Adversarial Training Takashi Furuya (Shimane University ※), Satoshi Okuda (Aisin Tokyo Research Center), Kazuma Suetake (AISIN SOFTWARE), Yoshihide Sawada (Aisin Tokyo Research Center) ※ 元名古屋大学に所属（博士課程を修了） |
この研究では GAN や UDA に代表される敵対的学習における不安定性問題に対して、関数解析による分析手段を提案。これにより、スペクトル正規化や勾配ペナルティといった既存のテクニックに対して理論的妥当性を与えています。我々はこうした機械学習にまつわるテクニックの理論的背景を解き明かすことで責任ある AI の実現に取り組んでいます。