大学院理工学府 博士前期課程２年磯崎太一さんが電子情報通信学会東京支部学生奨励賞を、宮越一輝さんがDEIM学生プレゼンテーション賞を受賞しました
大学院理工学府 博士前期課程２年磯崎太一さんが電子情報通信学会東京支部学生奨励賞を受賞しました
電子情報部門加藤研究室所属 博士前期課程２年磯崎太一さんが、第30回電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会において登壇し、「二重降下現象と正則化の効果」という題目の発表を行い、電子情報通信学会東京支部学生奨励賞を受賞しました。
機械学習に深層ニューラルネットワークなどのパラメータ数が莫大なモデルが使われるようになりました。従来はパラメータ数が多すぎると過学習を引き起こすと信じられてきましたが、二重降下と呼ばれる、従来信じられてきたことを覆す現象が見つかっています。これに対して、本研究は、正則化と呼ばれる一連の技術を使ったときに二重降下現象がどのように変化するのか分析したものです。
学生奨励賞は、電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会における発表者の中で優れた発表を表彰するものであり、受賞件数は講演件数の10％以下であることが規定されています。本年度は104件の発表があり、学生奨励賞を受賞した発表者は９名でした。磯崎さんの発表は非常にレベルの高い研究であり、発表内容もよく、質疑もしっかりとしていたという理由により、磯崎さんが学生奨励賞に選ばれました。
大学院理工学府 博士前期課程２年宮越一輝さんがDEIM学生プレゼンテーション賞を受賞しました
電子情報部門加藤研究室所属 博士前期課程２年宮越一輝さんが、第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムDEIM2025において登壇し、「自己蒸留と角度ベース距離学習の組み合わせによる高精度かつ頑健な画像異常検知手法の提案」という題目の発表を行い、DEIM学生プレゼンテーション賞を受賞しました。
DEIMは、データ工学と情報マネジメントに関する研究テーマの討論?意見交換を目的とした大規模なワークショップで、毎年開催されています。今年は394件の学生の発表がありました。その中で、学生プレゼンテーション賞に選ばれた発表は93件でした。
近年のデータ量の爆発的な増加に伴い、その中から異常なパターンを検出する異常検知の重要性が高まっています。異常検知は製造業における製品不良の検出、金融分野における不正取引の発見、医療分野における疾病の早期発見など幅広い分野で応用されています。宮越一輝さんは、異常データと正常データから異常検知器を学習するアルゴリズムを開発しました。正常データに少量の異常データが含まれていても頑健に学習できる点が宮越一輝さんのアルゴリズムの強みです。
このワークショップで行った宮越一輝さんの発表は高く評価され、学生プレゼンテーション賞に選ばれました。
