From:山極綾子
あれ！？予約、6時じゃなくて16時だったの！？
まさかカレンダーにすら間違えて書いてあるなんて…。
さすが私。
こういう勘違い多すぎる。。。
突然ですが、あなたには自分自身の「ここだけは信じられないポイント」はありますか？
私の場合、上に書いたような勘違いが多すぎて、
自分の「きちんと準備するスキル」は一切信じていません。
他にも、例えば忘れ物をしない、なんてことも信じられませんし、
一回目の準備では必要な書類が抜けていることも良くあることです。
もしかして、全部、準備に関わること…？だとすれば、そのスキルだけ磨けばあるいは…。
ただ、ずっと変わらず苦手なので、問題は根深そうです。
それはさておき、信じられないことと言えば、最近、
これまで機械学習の分野で信じられていた常識が覆るような実験結果が示されているそうです。
その常識とは、モデルを複雑にしすぎると目の前のデータにのみ合致してしまい、
他のデータを表現できなくなる、という常識です。
どんなモデルにおいても、変数の数を増やしたり、複雑なモデルにしたりしすぎることで、
新しいデータに対する精度は下がってしまう…そう信じられてきたのですが、
そうではない例が起きています。
その事件はディープラーニングと呼ばれるモデルで起きました。
このモデルは非常に表現能力の高いモデルで、そもそも3つの層を用意すれば、
どんなデータでも表現ができる（きちんと計算コストをかければ）という優れものです。
これまではそのモデルについても、あまりに層を増やしすぎると複雑になりすぎて、
新しいデータへの当てはまりが徐々に悪くなってしまっていました。
しかし、その悪くなったことを無視して、さらに多くの層を用意したところ、
精度がぐーんと向上したというのです。
まだ、その数学的な理論は解明されていませんが、
これまで常識とされていたことが覆る（かもしれない）場面に立ち会えて、
とてもわくわくしています。
常識を信じすぎるのもきっと、ネガティブな影響があるに違いありません。
山極綾子
P.S.
上で紹介した「層をものすごく増やしたディープラーニング」、
その不思議を自分でも体験してみたいとは思うのですが、
いかんせん必要な学習用コストが多すぎて私個人では実行できそうにありません。
新しい論文を読むと、そういった自分には物理的に実行できない結果も見ることができて、
それも有難いことだなあと思います。
P.P.S.
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