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安定に学習できるアルゴリズムは何か?
Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study
◼ 論文の主張
• 色んなモデルが提案されているが、どのモデルもパラメータに対してセンシ
ティブにスコアが変動している⇒どれも大差ないという結論
• 論文中に提示されたパラメータが比較的良いスコアを示しているのは事実だ
が、安定性はどのモデルでも弱い(他の生成モデルVAEの安定感が際立つ)
真に安定な学習方法は未だに明らかになっていない
⇒ここが解決すれば、様々な分野に展開される可能性を秘めた技術
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教科書
◼ Adversarial Example
• はじめてのAdversarial Example
• Adversarial Examples 分野の動向
◼ 再現性、汎用性
• Reproducible, Reusable, and Robust Reinforcement Learning
• How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work
◼ ブラックボックス
• 説明可能AI(Explainable AI)
◼ バイアス
• Fairness-Aware Data Mining
• 公平性に配慮した学習とその理論的課題
◼ フェイクニュース
• ホントに見破れる?AIとフェイクニュースにまつわる課題を徹底解説