研究課題
若手研究
深層ニューラルネットワークは，様々な問題を高精度に解ける一方で，学習データとわずかであれ異なる性質を持つデータに対し，期待するような性能を示せないという課題がある（ドメインシフト問題）．この課題に対し，様々な深層ニューラルネットワークを評価し解析することで，ドメインシフトに対してより頑健性を示すネットワーク構造の発見を目指した．ドメインシフトの例として，劣化画像に対する画像分類問題に取り組み，ドメインシフトに頑健性を示すネットワーク構造の知見を得ることができた．
コンピュータビジョン
深層ニューラルネットワークは，近年発展の著しい人工知能（AI）の中枢技術であり，実応用も数多く行われている．しかしながら，実応用の上で頻出するドメインシフト問題に対して決定打となる方法がないという課題があった．本研究は，ネットワーク構造の観点からこの問題に取り組み，ネットワーク構造のドメインシフトに与える影響について，多くの知見を得た．これらの成果は，今後の研究や実応用において参考になりうる．
