ロバスト学習

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• ロバスト

  • ある系が応力や環境の変化といった外乱の影響によって変化することを阻止する内的な仕組み、または性質のこと (Wikipedia)

• 共教示学習

  • ノイズが大きく出力を変えてしまうこともある
  • 傾向として、ノイズが少ないデーターの方が先に学習される（とりこまれる）
  • 2つの学習器がお互いに情報を与え合えばノイズに強くなれる

• 棄却付き分類

  • 分類が難しいものを棄却、あきらめて人間に任せる
    • 医療や金融などミスるとまずい物に対して有効
  • アプローチ1: 信頼度が低い物を棄却（そのまま）、ただ限界がある
  • アプローチ2: 分類器と棄却器を別々に学習して、棄却器で棄却
    • 二値問題ならうまくいく、でもそれ以上だとできない

#クラス分類 #機械学習