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Apple Machine Learning は、入力特徴量が出力スコアの不安定さを引き起こす問題を解決するため、一貫性のない予測に寄与する特徴量を特定・削減し、モデルの安定性と精度を高める一般フレームワーク「Fortress」を発表した。
AI モデルが学習データの偏りにより特定の出力に収束する「モード崩壊」現象について解説し、多様性を保つために外部圧力の変更や変数の導入が必要であると指摘している。