2026年01月01日
## 要約：
本研究では、深層学習モデルの修正アプローチ16種類を大規模な実験を通して評価した。修正効果だけでなく、堅牢性、公平性、互換性といった他の重要な要素への影響も調査した結果、モデルレベルのアプローチが最も効果的であることが示された。単一のアプローチで全ての要素を最適化することは難しく、副作用の軽減が今後の研究課題となる。
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## 翻訳：
arXiv:2512.23745v1 Announce Type: new
Abstract: 深層学習 (DL) は、自動運転、インテリジェントヘルスケア、支援プログラミングなど、多様な産業分野で広く採用されています。従来のソフトウェアと同様に、DL システムも故障が発生する可能性があり、その誤作動はユーザーに大きなリスクをもたらす可能性があります。その結果、これらの問題に対処するためのさまざまなアプローチが提案されています。本論文では、モデルレベル、レイヤーレベル、ニューロンレベルのカテゴリにまたがる、最先端の DL モデル修正アプローチ 16 種類に関する大規模な経験的調査を実施し、その性能を包括的に評価します。主要な目的である修正効果だけでなく、堅牢性、公平性、後方互換性といった他の重要な要素への影響も評価します。包括的かつ公正な評価を確実にするために、実験のために統一された実験環境内で、多様なデータセット、モデルアーキテクチャ、アプリケーション領域を採用します。産業界と学術界に示唆のあるいくつかの重要な調査結果をまとめます。たとえば、他のアプローチと比較して、モデルレベルのアプローチは優れた修正効果を示します。単一のアプローチで最高の修正性能を達成しながら、精度を向上させ、他のすべての要素を維持することはできません。したがって、学術界はこれらの副作用を軽減するための研究を優先する必要があります。これらの洞察は、この分野における将来の探求の有望な方向性を示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.23745)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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