Quan Cui 研究室

主宰者：Quan Cui
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、深層学習を用いた画像認識とデータ処理における基礎的な課題に取り組んでいます。特に、実世界のデータが持つ不均衡な分布（一部のカテゴリに多数のサンプルが集中し、他は少数）への対応に注力しており、複数のオブジェクトを同時に認識する多標識画像認識や意味領域分割といったタスクにおいて、この問題がもたらす学習の障害を分析・解決する方法を開発しています。 手法としては、ニューラルネットワークの学習過程における勾配の不均衡を改善したり、特徴量の多様性を確保したりするなど、学習メカニズムの改良に着目しています。また、画像とテキストの対比学習や知識蒸留（大規模モデルの知識を小規模モデルに転移させる手法）といった異なるモダリティ間の学習方式の効率化も研究対象としています。さらに、視覚データを圧縮したバイナリコード表現への最適化や、時系列データの予測問題にも手法を応用しており、様々な領域のデータ処理課題に対する汎用的なアプローチを模索しています。 これらの研究を通じて、深層学習モデルの表現能力を高め、実用的な制約条件下でも高精度で堅牢に動作するシステムの構築を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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