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Lipschitz制約ネットワークによる安全で頑健な学習のスケーラブル手法

(A Scalable Approach for Safe and Robust Learning via Lipschitz-Constrained Networks)

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田中専務

拓海さん、最近社内で「ニューラルネットワークの安全性を保証する」って話が出ましてね。導入はリスクがあるんじゃないかと部下に聞かれるんですが、正直何が変わるのか掴めていません。要するに投資に見合う効果があるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。結論を先に言うと、この研究は「ネットワークの振る舞いを数理的に制約して、安全性と堅牢性(robustness)を保証しやすくする」技術をスケールさせたものなんです。

田中専務

うーん、

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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