2 members from our laboratory presented at The 28th Information-Based Induction Sciences Workshop, 2025 (IBIS2025) from November 12th to 15th titled

  • Caulkingによる事前学習モデルの有用性の理論的特徴づけ (福地, 2025)
  • 分布変換・後処理統合による再学習不要な公平性-精度トレードオフ制御と効率向上 (坂田, 2025)

References

  1. 福地 一斗, 幡谷 龍一郎, 松井 孝太. Caulkingによる事前学習モデルの有用性の理論的特徴づ. 第28回情報論的学習理論ワークショップ (at 情報論的学習理論ワークショップ), vol. IBIS2025, pp. -, 2025 (ポスターのみ).
  2. 坂田 麻絢, 福地 一斗. 分布変換・後処理統合による再学習不要な公平性-精度トレードオフ制御と効率向上. 第28回情報論的学習理論ワークショップ (at 情報論的学習理論ワークショップ), vol. IBIS2025, pp. -, 2025 (ポスターのみ).