[4M4-GS-2e] Machine learning

2:30 PM - 2:45 PM JST(5:30 AM - 5:45 AM UTC)

[4M4-GS-2e-05] On Loss Flatness and Hybrid Model Learning

〇Naoya Takeishi¹ (1. The University of Tokyo)

Keywords:

deep learning,hybrid modeling,AI for Science

数理モデルと機械学習モデルを組み合わせたハイブリッドモデルは、予測性能や数理モデル由来の解釈性の点で有用な場合がある。一方で、機械学習モデルは表現力が高いため、数理モデル側の未知パラメータが適切に推定できないことがある。そこで本稿では、機械学習モデルの過剰な表現力を抑えつつ数理モデルのパラメータを推定する手法として、sharpness-aware minimizationの導入を提案する。損失関数がより平坦な解を選好することで、より単純なモデルを得られるという考え方に基づく。複数のハイブリッドモデリング課題に適用し、本手法により数理モデルのパラメータが適切に推定できることを示す。