מושגי ליבה
深層学習モデルの有効次元数を測る指標として「学習容量」を提案する。学習容量は、テスト損失と高い相関を示し、PAC-Bayes汎化誤差限界とも整合性が取れており、モデル選択の基準として有効である。
Chen, D., Chang, W.-K., & Chaudhari, P. (2024). Learning Capacity: A Measure of the Effective Dimensionality of a Model. arXiv preprint arXiv:2305.17332v2.
本研究は、深層学習モデルの複雑さをより正確に捉えるための新しい指標として「学習容量」を提案し、その有効性を検証することを目的とする。