研究課題
基盤研究(A)
本研究の目的は，少数の教師情報しかない状況において，高精度な画像認識モデルを学習するアルゴリズムの構築である．そこで本提案では，１）限られた教師付きデータを最大限活用して深層学習の識別能力を可能な限り引き出す学習理論とアルゴリズム開発，２）シミュレーション等で学習したモデルをドメインの異なる実世界で動作させるためのドメイン適合手法の構築，３）効率的な教師データ作成のための深層学習に最適な能動学習アルゴリズムの開発，の３つの観点から，この困難な問題に取り組んでいく．
近年の深層学習の成功により，画像認識の精度が飛躍的に向上したが，高い認識性能を得るには膨大な数の教師付きデータが必要である．高品質な教師付きデータの作成には，人が手作業で作成する必要があり，大変なコストと労力を割いていることが大きな問題となっている．そこで，本研究では，少数の教師情報しかない状況において，高精度な画像認識モデルを学習する手法の構築を行った．具体的には，限られた教師付きデータを活用して深層学習の識別能力を可能な限り引き出す方法論，異なるドメイン間で知識転移を可能とするドメイン適応手法の構築，効率的な教師データ作成のための能動的情報取得の開発を実施した．
現在成功している高精度の画像認識システムは教師あり学習を基盤としているが，大変なコストがかかるため機械学習分野において大問題となっている．さらに，付与するラベルに高度な専門知識を必要とする場合，アノテーションができる人が少数であり，膨大な教師データを作ることが不可能に近い．以上のように，教師データが入手困難な状況は多方面で存在する．従って，少数の教師データから高精度な画像認識モデルを学習するための方法論の実現は，現状の知的なシステムがより汎用的に利用されるための学術的，社会的最重要課題の一つであり，本研究成果はこの問題解決の一翼を担うものである．
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すべて 雑誌論文 (20件) (うち国際共著 4件、 査読あり 19件、 オープンアクセス 18件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 3件、 招待講演 3件) 備考 (3件)
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