| 研究課題/領域番号 |
17K12734
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
田村 康将 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (50773701)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 合意形成 / 群知能 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，複数の学習器が相互作用を通じて未知データに対する振る舞いを補完する仕組みを構築し，必要とされる訓練データ数を抑えつつ精度の高い学習を実現する方法論の確立を目的とするものである．具体的には，複数のモデルを独立に学習させ，未知データに対する個々のモデルの振る舞いを集約することで学習に利用可能となる疑似的な学習データの生成を行う方法論を確立する．
今年度は，計画上の最終年度としてこれまでの研究で得られた発見を統合し，深層人工神経回路網の新たな学習フレームワークを構築，有効性評価を行うべく研究を進めた．また，構築する学習フレームワークで使用する未知データに対する合意形成ベースのラベル推定手法について，学習の安定性の観点から合意形成プロトコルの評価・選定を進めた．
今年度は本研究の総括としての成果発表を予定していた．しかしながら，主要な国内会議やワークショップのキャンセルにより得られた知見の発表およびフィードバック獲得の機会を得られなかったこと，特に提案フレームワークの有効性評価に遅滞が生じたことから，年度内に計画を達成するには至らなかった．この点については研究期間の延長を申請し，論文発表のための準備を進める．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
COVID-19の蔓延に関わり，他業務のオンライン化作業などに時間を要した都合上，本研究に遅れが生じている．具体的には，有効性検証のための実験に遅滞が生じ，これにより実験結果の分析を行う十分な時間を確保できなかった．
また，研究を進める中で得られた新たな知見などを国内会議あるいはワークショップなどで随時発表する予定であったが，こうしたイベントが軒並み中止となった影響を受け，成果発表の計画にも遅れが生じている．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究の遅滞状況を鑑み，当初の研究計画を変更して研究期間を1年延長する手続きをとった．
延長期間中は，遅滞が生じている実験結果の詳細な分析を迅速に進め，本申請研究によって得られた知見をまとめる作業にとりかかる．最終的な成果を論文としてまとめ，R3年度後期あるいはR4年度開催の国際会議，あるいは学術雑誌への投稿を計画している．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19蔓延の影響により，成果発表を計画していた学会・国際会議が軒並み中止となったため．
次年度開催の学会・国際学会への参加費用，あるいは学術論文誌への掲載料として使用予定．
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