講演情報
[4M1-GS-2a-04]ワッサースタイン距離を用いた識別不能部分集合の探索
〇牛久 雅崇1 (1. 株式会社 博報堂DYホールディングス)
キーワード：
人とAIの協力、ワッサースタイン距離、最適輸送
特定のモデル集合に属するどの予測器も，予測に役立つパターンを見出だせないデータ点の集合を識別不能部分集合とよぶ．人とAIが協力して予測に取り組む際，こうした部分集合については，AIには利用できない情報も参照できる人間側が予測を担い，AI単独の場合よりも予測精度を向上させる枠組みが近年提案されている．大きなモデル集合に対する識別不能部分集合ほど，様々なモデルが判断に迷う普遍的な難所であるため，人間の判断が高い価値をもつ．しかし，こうした部分集合を見つけるには，無数のモデルついて条件を満たしながら探索を行う困難が伴う．本研究では，モデル集合がリプシッツ連続関数の集合であるとき，識別不能部分集合がワッサースタイン距離を用いて簡潔に特徴づけられることを示す．この事実を利用して上記の困難を回避し，識別不能部分集合を探索する新たなアルゴリズムを提案する．