2023年7月24日
お知らせ
機械学習の最難関国際会議ICMLにNTTから1件採択
2023年7月23日～29日にアメリカ ハワイにて開催される、機械学習の最難関国際会議ICML（Fortieth International Conference on Machine Learning）2023にて、NTTの研究所より提出された1件の論文が採択されました。ICML 2023の論文採択率は、採択率27.9%（6,538件の応募から1,827件採択）と、難関国際会議として知られています。
- One-vs-the-Rest Loss to Focus on Important Samples in Adversarial Training
- 金井 関利 研究員（CD研）、山口 真弥 研究員（CD研）、山田 真徳 研究主任（社会研）、高橋 大志 研究員（CD研/CS研）、大野 乾太郎 研究員（CD研）、井田 安俊 特別研究員（CD研）
- 深層学習によるクラス分類は多様なタスクで利用されていますが、ノイズや敵対的攻撃に対して頑健な学習を実現することが困難でした。本研究では、クラス分類の学習に用いられる損失関数の中で、1対他損失が深層学習によく用いられる交差エントロピーよりも効率的に頑健性を向上させることを発見しました。これを用いて頑健な学習で重要となるサンプルには1対他損失を用いるswitching one-vs-the rest lossを提案し頑健性向上を実現しました。
また、関連ワークショップに以下の2件が採択されました。
- Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models
- 山口 真弥 研究員（CD研）、千々和 大輝 研究員（CD研）、金井 関利 研究員（CD研）、熊谷 充敏（CD研）、鹿島 久嗣（京都大学）
- (Data-centric Machine Learning Research (DMLR) Workshop)
- On the Problem of Transferring Learning Trajectories Between Neural Networks
- 千々和 大輝 研究員（CD研）
- (High-dimensional Learning Dynamics (HiLD) Workshop)
NTTのR&Dは、環境にやさしい持続的な成長、多様性に寛容な個と全体の最適化を狙う未来のコミュニケーション基盤であるIOWN（Innovative Optical and Wireless Network）構想を掲げ、その実現に向けた研究開発を進めてまいります。また、それとともに、今後も研究テーマの多様性・継続性を大切に、NTTグループの各事業会社をはじめ、さまざまな分野の産業界の方々と一緒に、さまざまな社会的課題を解決し、人々が意識することなく技術の恩恵を受けることができるスマートな世界の実現をめざし、世界を変革する技術の研究開発を続けていきます。
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