相澤・山崎研究室認識技術 現在の深層学習は，正確にラベル付けされた大規模なデータセットに対して精度良く動く．しかしながら，現実には，大量のデータに対して正確なラベル付けを行うには多くの時間とコストが掛かり，誤りが含まれることが多い．そのような状況に対処するための新しい認識技術として，ラベルと認識器の同時最適化を用いた誤ラベルの自動修正について研究している．また，認識器の更なる性能向上のために，CNNに対する新たな正則化技術について研究している．提案したParallel Grid Pooling（PGP）では，従来のCNNの学習において見落とされていた情報を利用することができ，ネットワークモデルの構造を変化させることなく高い認識精度を達成できる． ラベルと認識器の同時最適化 Parallel Grid Pooling 最適化 コンピュータビジョンや機械学習の問題の多くは局所解が複数存在する非凸最適化問題であ
