研究課題
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)
深層学習モデルが持つ高い学習性能の要因の一つとして，深層学習モデルが過剰パラメータモデル（学習パラメータ数がデータ数よりも遥かに多いモデル）であることが挙げられる．つまり，（ある指標で）同様の性能を持つパラメータが無数に存在する．これは経験的にもよく確認されている．本研究課題の目標は，このような様々なパラメータを持つモデルを効率的に行き来することでモデルのロバスト性を向上させる手法を，特に代数的アプローチにより実現することである．特に基課題からの発展として，その理論的基盤を深めることを目指す．
