人工データを用いた知識蒸留アルゴリズム基盤の構築

Research Project

Project/Area Number	25K03135
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research Institution	Institute of Science Tokyo
Principal Investigator	井上中順東京科学大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000) Fiscal Year 2028: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Keywords	深層学習
Outline of Research at the Start	本研究は知識蒸留の基礎技術に関する研究を実施する。知識蒸留は大規模なモデルの有する知識を小規模なモデルに転移させる技術であるが、それを人工データを用いることで効率化し画像及び音声のモデルの軽量化を行う。初年度はフラクタル図形を用いた画像認識モデルの知識蒸留から着手し、２年目以降に物体検出及び音声の認識、３年目以降にマルチモーダルな知識蒸留アルゴリズムを確立する。