2025年7月13日～19日の7日間、北九州市国際会議場で開催された18th International Congress on Advanced Applied Informatics(IIAI AAI 2025)において、大学院情報工学府 博士前期課程 情報創成工学専攻1年の小森 郁花さん、同博士後期課程 情報創成工学専攻2年の中西 慶一さん、大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系の徳永 旭将准教授らの研究が、Outstanding Paper Awardを受賞しました。

本研究は、相互学習手法における汎化性能向上の要因について二重降下現象を通じて解析するものです。 相互学習手法とは、複数のモデルがお互いの予測を参照しながら同時に学習を進める手法であり、単体で学習する場合よりも、より高い汎化性能を発揮します。しかし、この汎化性能向上の主な要因はこれまで解明されていませんでした。

そこで、本研究では、従来のバイアス?バリアンストレードオフに反する現象として知られる「二重降下現象」に着目し、相互学習によって得られたモデルの挙動を詳細に分析しました。その結果、学習時の相互参照アルゴリズムにより、モデルがより平坦な局所解へ到達し、モデルのバリアンスを低減することが明らかになりました。

このように、本研究は、より高い汎化性能を発揮するモデルの開発に繋がるものであり、機械学習のさらなる発展に寄与することが期待されます。これらの研究成果が高く評価され、今回の受賞に至りました。

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【受賞対象】

Outstanding Paper Awardを受賞した小森さん