ディープラーニングモデルには、ランダムラベルを使用してもトレーニングセット全体に適合する傾向があることがよく知られています。これには、すべてのトレーニングサンプルを記憶する必要があります。こ

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/04 11:21

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703580558577732226/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.01606v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.01606v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.01606v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">敵対的訓練における暗記の探求</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープ ラーニング モデルには、ランダム ラベルを使用してもトレーニング セット全体に適合する傾向があることがよく知られています。これには、すべてのトレーニング サンプルを記憶する必要があります。こ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210604#bookmark-4703580558577732226"><span class="datetime-body">2021/06/04 11:21</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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