研究課題
基盤研究(C)
本課題では機械学習分野において重要かつ困難な問題である異常検出をテーマとする.この問題に取り組む上で,深層学習分野で注目を集める分布外検出や継続学習などの最新の関連問題との位置付けを考察する.分布外検出では訓練時に未知である分布外例を検出する表現の原理,継続学習では記憶再生など定常的なモデル更新の仕組みに着目する.これらの問題におけるSOTA達成を目指す過程で知見を蓄積し,それを踏まえて異常検出の新たな枠組みを開発する.特に事前知識と正常例から異常性に関する表現を推測し,損失として学習に取り込む方法を検討する.開発した枠組みを画像および時系列のベンチマークおよび実世界タスクにおいて検証する.