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分布シフトに強い教師付きコントラスト学習の提案

（Supervised Contrastive Learning with Heterogeneous Similarity for Distribution Shifts）

#Distribution Shift
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田中専務

拓海先生、最近部下から「分布シフトに強いモデルを作る論文がある」と聞きまして。現場に導入する価値があるものか、要点を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3点でまとめますよ。1) 分布シフト（Distribution Shift：DS）で性能が落ちる理由の一つは訓練データへの偏り、2) 著者は教師付きコントラスト学習（Supervised Contrastive Learning：SCL）を拡張して過学習を抑える方法を提案、3) 実験で既存手法より耐性が向上しました。大丈夫、一緒に分解していけるんです。

田中専務

要は訓練データでよく当たるが本番で外れる、という例の話ですね。うちの現場でいうと、ある地域の仕様で学ばせると別地域で急に不具合が出る、という状況に近いと理解してよいですか。

AIメンター拓海

そのとおりです。良い比喩ですね。論文の核心は、埋め込み空間で「似ているものを近づけ、異なるものを遠ざける」というSCLの考えを用いる点です。ただし通常はコサイン類似度（cosine similarity：コサイン類似度）だけですが、これを拡張してポジティブ（同じラベル）とネガティブ（別ラベル）で類似度の

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

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