計算効率の良い自己教師あり学習法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K20842
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 千葉工業大学
• 研究代表者: 重藤 優太郎 千葉工業大学, 人工知能・ソフトウェア技術研究センター, 上席研究員 (50803392)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
• キーワード: 自己教師あり学習

研究開始時の研究の概要

本研究では, 深層学習の代表的な事前訓練法である自己教師あり学習の計算効率向上に取り組む. 近年では, 解きたい目的タスク用にニューラルネットワークをランダム初期値から訓練するのではなく, 事前訓練として自己教師あり学習を行うことが常套手段となっている. 通常, 自己教師あり学習は, 大規模なデータを用いて長時間訓練する必要がある. これは訓練に莫大なコストが発生することを意味しており, 自己教師あり学習を実施する際の大きな問題となっている. この問題を解決するため, 本研究では計算効率の良い自己教師あり学習法の開発に取り組む.