近似ベイズ推論としての再学習
arXiv cs.AI / 2026/3/27
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要点
- 本論文は、モデルの再学習を単なる定常的なメンテナンスとしてではなく、近似ベイズ推論として捉えるべきだと主張し、継続的に更新される信念（belief）を、「凍結」され得る運用モデルへと結びつける。
- 「学習負債（learning debt）」という概念を導入し、信念状態と運用されているモデルの間のギャップとして定義することで、計算制約の下で意思決定コストを最小化することとして再学習を位置づける。
- Katzは、カレンダー（暦）ベースの再学習スケジュールを置き換え、モデルの損失関数から意思決定論的な枠組みによりエビデンスに基づくトリガー（発火条件）を導出する。
- このアプローチは、エビデンスとコスト最小化に結び付けた明示的なトリガーを用いることで、再学習のガバナンスをより監査可能にすることを目指す。
- 本記事には、ベイズおよび意思決定論的な用語に馴染みがない読者を支援するための用語集が含まれている。
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