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深層学習の研究で、前処理でなくモデルの構造を工夫することで「ゴミを入れたら、ゴミが出る」に対処するような論文はありますか?

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

1回答

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投稿2022/05/31 17:28

機械学習ではよく、悪いデータを入れたら悪い結果が得られるというようなことが言われますが、これにモデルの構造を工夫することで対処するような研究はあるのでしょうか。調べた限り見つけることができませんでした。

入力するデータに対して前処理を試行錯誤して工夫することで精度を向上させるのではなく、モデルがそれすら行ってくれるようなことを目的にしている研究を見たことがありますか?

データを改変するのではなく、モデルの構造で対処するといった考えです。

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maisumakun

2022/06/01 01:31

どうしてそのようなことが可能だとお考えなのでしょうか。 (なにかここに書かれていない前提条件があるなら、その旨の追記をお願い致します)
y_waiwai

2022/06/01 01:33

ゴミを入れたときに、あなたはなにを出したいんでしょうか。 で、デタラメを入れたときには、あなたはなにを出したいんでしょうか
meg_

2022/06/01 10:57

> 悪いデータを入れたら悪い結果が得られる ディープラーニングのどの段階のことを言っているのでしょうか?また「悪い」とはそれぞれどういう意味でしょうか?

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