4 members from our laboratory presented their research at The 37th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2023 (JSAI2023). The presentations included

  • CAMRI Loss: Improving the Recall of Prescribed Classes without Sacrificing Accuracy (西山, 2023)
  • Fair Learning with a Small Number of Sensitive Attributes (小路口, 2023)
  • Backdoor Attacks using the Concepts as a Trigger (大磯, 2023)
  • Statistically Significant Concept-based Explanation of Image Classifiers via Model Knockoffs (?)

References

  1. 西山 大輝, 福地 一斗, 秋本 洋平, 佐久間 淳. 精度劣化を伴わない特定クラスの再現率改善のための分類器学習. 人工知能学会全国大会論文集, vol. JSAI2023, pp. 3D1GS203-3D1GS203, 2023.
  2. 小路口 望, 福地 一斗, 秋本 洋平, 佐久間 淳. 少数のセンシティブ属性を用いた公平な学習. 人工知能学会全国大会論文集, vol. JSAI2023, pp. 2D4GS205-2D4GS205, 2023.
  3. 大磯 秀幸, 福地 一斗, 秋本 洋平, 佐久間 淳. コンセプトをトリガーとしたステルス性の高いバックドア攻撃. 人工知能学会全国大会論文集, vol. JSAI2023, pp. 3L1GS1103-3L1GS1103, 2023.