ザッピングセミナーとは？

本セミナーは、2011—2012年度、2014年度に有志によって開催されていた「ザッピングセミナー」の流れを汲んで、研究者の横の繋がりを広げること（平たく言うと異文化交流）を目的として立ち上げた企画です。以下にオリジナルの「ザッピングセミナー」の趣旨を掲載します：

このセミナーは、研究者同士の分野を超えた交流を目的としたものであり、 その名の通り、専門外の内容を、気軽に聞くことができるような形式を想定しております。お時間と野次馬根性のある方はお気軽にご参加ください。

本セミナーは2週に1回程度、継続して開催する予定です。 それに伴い、講演者の他薦および自薦を受け付けております。

• 普段接点がないが、一度話を聞いてみたい人がいる
• 現在勉強している内容を、自分の中での確認も兼ねて話してみたい

このようなご希望のある方はオーガナイザーまでご連絡ください。 セミナーの目的に鑑み、他薦は特に歓迎いたします。

発表者の方へのお願い

事前にタイトルとアブストラクト（和文の場合 200 文字程度）の 提出をお願いしています。 講演にあたってはセミナーの趣旨に鑑み、 できるだけ入門的で予備知識を必要とせず、 気楽に聞くことができるものを目指して頂けると助かります。

プログラム

セミナー時間は基本的に1回90分程度とします。内訳は以下の通りです。

• 発表者による研究紹介：30分程度
• フリートーク：60分程度

発表者

幡谷龍一郎（東京大）

タイトル：

勾配降下法によるハイパーパラメータ最適化とデータ拡張戦略最適化への応用

アブストラクト：

機械学習モデルの性能を向上させるためにはハイパーパラメータをデータに合わせて適切に設定する必要があります．また，深層画像認識モデルの性能向上にはデータに合わせたデータ拡張を設計することが必要となります．今回は高速なハイパーパラメータ最適化が可能な勾配降下法によるハイパーパラメータ最適化手法と，そのデータ拡張への応用を講演者の最近の研究を交えつつ紹介します．