2024年11月12日〜11月15日に那覇文化芸術劇場なはーとで行われた情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2025)で
本研究室から2名のメンバーが発表を行いました．
- 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)
参考文献
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).
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).