深層学習では、機械学習モデルの正確さを高めるには訓練用データの量を増やすことが一般的だ。カーネギーメロン大学の研究者らは、親が子どもに教える方法にヒントを得て、データ量を増やさなくてもモデルの正確さを高められる学習アルゴリズムを見い出した。 by Karen Hao2020.05.11 48 17 19 7 機械学習アルゴリズムを訓練する標準的な方法は、すべての詳細情報を一度に与えることだ。さまざまな動物の種類を認識する画像分類システムを構築している場合であれば、各種類の例を示し、それに応じてラベルを付ける。たとえば、犬の場合であれば「ジャーマンシェパード」や「プードル」といった具合だ。 だが、人間の親が子どもに何かを教えるときのアプローチはまったく異なる。親ははるかに広範なラベルで始める。どんな犬種であっても最初は単に「犬」である。子どもがこうしたより単純なカテゴリを区別する方法を学習し
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