QAML Seminar (2020/2/10)を開催します

日時：2020年2月10日(月) 16:45-18:00
場所：国立情報学研究所 19階1901会議室

タイトル: 深層学習の汎化誤差のための近似性能と複雑性解析

発表者：今泉允聡（統計数理研究所 / 理化学研究所 / JST）

概要：深層学習の汎化誤差を理論的に評価するにあたって、既存の理論は深層学習の実際と乖離する点が多く残っている。そのギャップを埋めるため、実状を説明できるように理論を拡張する研究が盛んに行われている。本講演では、汎化誤差の評価に必要な重要な要素のうち、(1) 近似誤差および (2) 複雑性誤差に注目し、それらの研究動向を紹介する。具体的には、深層ニューラルネットワークが相対的に優れた近似性能を発揮する状況の解析、および仮設集合全体の複雑性に依存しない誤差の解析を扱う。また、それらのアプローチの現状の達成点と限界について述べ、今後の研究の方針を議論する。

参加費：無料（遠隔参加も可能です）

登録：必要（登録フォームは後日公開します）

セミナー後有志で講師を囲む懇親会（有料）を開催予定です。