氏名：早志 英朗
所属：大阪大学
概要：目的　限られた教師ありデータ存在下において深層学習モデルの性能を向上させるための技術開発を目的とする。
内容　クラス比率を教師信号とするLearning from Label Proportion (LLP)におけるbagサイズ増加に伴う精度低下に対して、二段階学習に基づく手法で改善を目指す。
結果　自己教師あり学習を特徴抽出層へ、proportion lossを最終層へそれぞれ適用する二段階学習がbagサイズの増加に対して極めて頑強であることを明らかにした。