AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下から「ラベルが汚れているデータで学習させる手法がある」と聞きまして、何だか大事な話のようですが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！本論文は、ラベルに誤り（ノイズ）が含まれる現実的なデータでも、深層学習が正しく学べるようにする方法を示しているんですよ。一緒に丁寧に見ていけるよう、分かりやすく説明しますよ。
田中専務
ラベルに誤りがあると、そもそも何がまずいのですか。現場で写真を撮って分類するだけなら、大きな違いに思えないのですが。
AIメンター拓海
良い質問です。例えるなら、社員の名簿に誤った部署がたくさん書いてあれば組織図がぐちゃぐちゃになるのと同じです。学習の元になるラベルが間違っていると、モデルは誤ったルールを覚えてしまい、実運用での精度が落ちるんですよ。
田中専務
なるほど。で、その論文はどうやってその“誤り”を扱うのですか。
AIメンター拓海
ポイントは二つあります。ひとつは、通常の深層ネットワークに「ラベルの誤りを表すモデル（ノイズモデル）」を組み込んで、学習時にその両方を同時に最適化する点です。もうひとつは、そのノイズモデルに対してドロップアウト（Dropout）という手法でランダムに働きを落とすことで、過度に楽観的にならない“悲観的”なノイズ推定を促す点です。
田中専務
これって要するに、学習中はラベルの信用度を別に見積もっておいて、最後に外して使う、と理解していいですか。
AIメンター拓海
