統計学輪講 第10回
| 日時 | 2019年6月25日（火） 15時45分 ～ 16時35分 |
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| 場所 | 経済学研究科棟 3階 第3教室 |
| 講演者 | 中田 竜明 （経済学研究科M2） |
| 演題 | データの固有次元に基づいた深層ニューラルネットワークの汎化誤差解析 |
| 概要 |
本研究は深層ニューラルネットワークのノンパラメトリックな近似誤差・汎化誤差の解析を行った. 深層ニューラルネットワークは, 適切なパラメータ数とレイヤー数のもとで最適な Minimax 収束レートを達成することが知られている. しかしそのレートは入力次元に依存し, 入力が高次元の場合には非常に遅い収束レートとなる. 一方で, 画像データなどの現実のデータでは, データのサポートが表面的な次元よりも低次元に分布していることが観測されている. 本研究では, この事実を元に, P をデータの生成分布としたとき,
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