電気工学科 大前助教が国際会議（ICICIC2018）で Best Paper Award を受賞しました。
この賞は、2018年8月20日から23日に開催された、第13回 International Conference on Innovative Computing, Information and Control（ICICIC2018）（革新的計算論と情報・制御に関する国際会議）の発表論文の中から、今後の発展が期待される優秀な論文数編に贈られるものです。今回、その論文の一つとして、電気工学科 大前助教の論文が選出され受賞をしました。
受賞論文は「”A Novel Deep Learning Optimization Algorithm for Human Motions Anomaly Detection”, Yuto Omae（東京高専）, Masaya Mori（長岡技術科学大学）, Takuma Akiduki（豊橋技術科学大学）, Hirotaka Takahashi（長岡技術科学大学）」です。
近年、深層学習を用いた身体動作判定が盛んに実応用されています。しかし、一般的な深層学習では、身体動作が有する個人差に対する汎化性が保証されていませんでした。これらの問題を鑑み本論文では、深層学習の最適化手法を拡張することで、個人差に対する汎化性を保証する理論を提案し、その有効性を検証しました。
本論文の研究内容をさらに発展させることで、安全運転支援、医療やスポーツなど身体動作が関わる分野に対して、一般的な深層学習モデルよりも有効な深層学習モデルの構築が期待できます。
本手法は、深層学習の最適化理論を拡張させた研究となりますが、そのベースは高専で学ぶ数学（微分・積分、線形代数、確率・統計など）を組み合わせているものでしかありません。基礎を厳密に理解することを心がけてこつこつと勉強に励むと、色々とおもしろいことができるようになります。学生の皆さんは是非とも頑張ってくださいね（著者より）。
