(何々と何々は間違えやすいといったもの)であるからです。つけてあげて低い確率を重視しようぜというお気持ちなのです。最小にしようという流れです。これを最小化しようというのはなるほど納得という感じです。過去コンペで実際に使用したアンサンブルモデルに対して適用しても一応の結果が得られました。効果は限定的なのではないかと感じます。このことについて私は、教師モデルの精度に近づくように生徒モデルが学習しているというより、生徒モデル本来の伸び代の限界までしか精度が伸びないといった側面があるのではないかと考えました。匹敵する表現力を得られる、というのは考えにくそうであるなという所感です。個のアンサンブルを教師モデル、同じモデルのシングルモデルを生徒モデルとし、そのままのシングルモデルよりよい精度が得られたといった文脈で書かれていました。軽量なモデルの予測精度向上への寄与に成功した。一方で、教師モデルに近い表現力を持った生徒モデルを利用しないケースでは精度は向上するものの効果は限定的であるという示唆が得られた。以上3点、今回私が実験した限りではわかりました。とって実際のコンペで利用するのに心理的な壁になりそうだと思いました。限られた推論時間にスーパーアンサンブルモデルをいかに詰め込むかといったことに注力するシーンが散見されます。おいての1つの解足りうるのではないかと思います。以上誤り等に気づかれましたら、優しくご指摘くださいますようよろしくお願いいたします。ありがとうございました。いう質問をいただきました。調べて教えてくださいました。コンペで検証してみた。予測をしてみたおはようございます、かえるるるです。A...2019-07-23エルピクセルさんの論文読み会で初LTをした感想。