人工知能の予測性能を向上させるための「テストタイム拡張」と「変分ベイズ」の融合

テストタイム拡張(TTA)は、訓練時に適用されるデータ拡張手法を、テスト時に適用することで予測性能を向上させる手法である。本研究では、TTAをベイズ混合モデルとして定式化し、各データ拡張手法の寄与度に応じた重み付けを最適化することで、不要な拡張手法を抑制することを示した。