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[2D5-GS-2-03] 更新方向の異常性を考慮した確率的勾配降下法のロバスト化
キーワード：機械学習、勾配降下法
確率的勾配法のロバスト化手法はこれまで数多く提案されているが，勾配ノルムの大小に基づくものが主流であり，更新方向としての異常性が考慮されていない．本研究ではノルムの抑制方法に向きの異常性を反映させ，学習の円滑な進行を妨げる外れ値を優先的に抑制する試みを従来法と比較し，収束の安定性や汎化能力という観点から評価検証した．
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