講演情報
[OS2-03]深層学習における半教師あり学習の最新動向
*鈴木 哲平1 (1. デンソーアイティーラボラトリ)
多量のデータが取得できる中、コスト等の理由により一部のデータしか正解ラベルが得られない状況において、どのようにモデルの過学習を抑制するかは重要な課題として長く取り組まれている。このような課題は半教師あり学習と呼ばれ、Web 業界や自動車業界等で注目を集めている。本講演では、近年その簡便さと有効性から半教師あり学習で広く使われている Consistency Regularization を中心に解説し、実問題への応用における課題と今後の発展について議論する。