課題下の訓練：実行可能な証明と課題閉じた最適性のためのフレームワーク

arXiv stat.ML ・ 2026-08-12

原題: Training Under Challenge: Executable Certificates and Challenge-Closed Optimality for Neural Networks

AI による要約

訓練下の課題は、モデルのパフォーマンスを向上させるために使用される手法である。研究者は、実行可能な証明と課題閉じた最適性のためのフレームワークを提案した。このフレームワークは、モデルの訓練過程で課題を与えることで、モデルのパフォーマンスを向上させることを目的とする。

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