東大数値解析セミナー (UTNAS) 第135回

東京大学大学院数理科学研究科と情報理工学系研究科では、本年度も数値解析セミナーを定期的(月に1、2回程度)に開催致します。
多くの皆様のご参加をお待ち申し上げます。

講演者（所属）: 今泉 允聡（東京大学大学院総合文化研究科）

題目：深層学習と過剰パラメータの理論

概要: 深層学習の統計・学習理論的な解析に関する研究トピックを紹介する。深層学習とは多層ニューラルネットワークをモデルとして用いた統計手法であり、このモデルは深層構造（モデルが多数の写像の合成で構成されること）や大自由度（モデルの学習できるパラメータが非常に多いこと）という特徴を持っている。データの不確実性が深層学習に与える影響を評価するには、これらの特徴を適切に扱うことが重要である。本講演では、(i)深層構造を持つモデルの優位性および劣位性とそれを改善する学習手法、(ii)深層モデルの不確実性を損失曲面の形状を用いて評価する理論、および(iii)大自由度モデルの漸近的な解析（過剰パラメータの理論）を深層構造に拡張する試みを紹介する。