主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2014年度人工知能学会全国大会(第28回)
回次: 28
開催地: 愛媛県松山市 ひめぎんホール
開催日: 2014/05/12 - 2014/05/15
匿名化のためのデータ変化をロバスト最適化における摂動と解釈し,この摂動について頑健な学習をロバスト最適化により行ったときの期待損失を評価する.これにより我々は線形回帰に対し匿名性とデータ解析の有用性の関係について理論的な解釈を与え,その関係が単純なトレードオフとはならないことを示した.本稿では分類に対しても解析を行い,より表現力の高いモデルでは匿名化データでの学習が有利となる場合があることを示す.