自己教師付き学習を用いたデータからの幾何構造推定

• 研究課題/領域番号: 25K21268
• 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: 東京大学
• 研究代表者: 椋田 悠介 東京大学, 先端科学技術研究センター, 講師 (50830874)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2029年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 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)
• キーワード: 画像認識 / 機械学習 / 特徴学習 / 不変性

研究開始時の研究の概要

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。