| 体系的番号 |
JPMJAX23C7 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23C7 |
研究代表者 |
熊野 創一郎 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 大学院生
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 概要 | 敵対的訓練は敵対的画像に対する有効な防御策として広く認知されていますが、頑健性が何に由来するのかなど、不明な部分も多いです。本研究ではまず、拡張平均場理論と呼ばれる、訓練後期のDeep Neural Networkを解析対象とする理論的枠組みを提案します。そして、この理論を用いた敵対的訓練の解析と保証を行います。本研究で提案される新たな理論と敵対的訓練の保証は、AIの社会的受容を促進します。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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