2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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インタラクティブ発表

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[3Pin1] インタラクティブ(1)

2018年6月7日(木) 09:00 〜 10:40 P会場 (4F エメラルドロビー)

09:00 〜 10:40

[3Pin1-04] 作用によって生じる共変量シフトバイアスの補正

〇比嘉 亮太1 (1. 日本電気株式会社 )

キーワード:共変量シフト、バイアス補正、機械学習

本研究において、データに対する作用によって生じる共変量
シフトの問題と密度比推定を用いたバイアス補正の方法につい
て考察する。数値実験において、最適化の作用が実際に分布の
非定常 / 外挿問題を引き起こし、期待値評価に大きなバイアス
を与えることを示す。さらに、データサイズや次元を変えた場
合においても密度比を用いた方法が有効であることを示す