自己教師付き学習を用いたデータからの幾何構造推定

• Project/Area Number: 25K21268
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 椋田 悠介 東京大学, 先端科学技術研究センター, 講師 (50830874)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2029: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 画像認識 / 機械学習 / 特徴学習 / 不変性

Outline of Research at the Start

本研究では教師データから有用な特徴獲得を行う自己教師付き学習の考え方と、データの持つ幾何学的特徴を反映して特徴学習を行う幾何学的特徴抽出の考え方を組み合わせることにより、教師データのみからラベル無しでデータの持つ幾何構造を考慮した特徴学習を行う手法の構築を目指す。本研究により得られた特徴抽出器はデータの持つ情報を反映しつつ幾何構造を考慮することにより高性能かつモデルの効率性や解釈性の良さを併せ持つことが期待される。