機械学習に関する日本最大のワークショップである、
第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)（電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会主催）にて、下記発表を行いました。

11/21(月)
Concept Bottleneck構造が線型神経回路網におけるBayes汎化誤差に与える影響の理論解析
林直輝, 澤田好秀(アイシン)