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講演抄録/キーワード
講演名 2026-03-18 10:55
離散プロンプト最適化に基づくブラックボックス忘却
桑名優輔東京理科大)・柴田剛志NEC)・相澤清晴東京理科大/東大)・入江 豪東京理科大IMQ2025-109 IE2025-186 MVE2025-116
抄録 (和) 事前学習済み視覚言語モデル(VLMs)は多様な物体を認識可能な高い汎化性能を有する.一方,実応用においてはあらゆる物体の認識を要請されることは稀であり,不要な物体クラスの保持は全体の精度低下や情報漏洩の要因となりうる.本研究では特定の物体クラスのみを認識不能にする「選択的忘却」によりこの問題の解決を図る.これまでに,多くの選択的忘却法が提案されてきているが,そのいずれもがモデルの内部情報へのアクセスを前提としている.しかし,VLMsは営利的要因や社会的影響への配慮からモデルの内部情報が非公開であることも多く,そのような場合,既存手法を直接適用できないという問題があった.そこで,本研究ではモデルの内部情報を一切必要としない新たな選択的忘却法を提案する.本手法は,入力する単語列を直接最適化する離散プロンプト最適化に基づいており,これは選択的忘却性能を最大化する単語列を探索する離散最適化問題として自然に定式化できる.本手法では,単語の選択確率分布を推定する確率的多点探索戦略の導入により,内部情報に依拠せずに最適な単語列を探索する.実験の結果,提案手法が既存のブラックボックスモデルに対する離散プロンプト最適化法を上回る性能を達成できることを確認した. 
(英)
キーワード (和) 選択的忘却 / 視覚言語モデル / 離散プロンプト最適化 / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 125, no. 410, IE2025-186, pp. 498-503, 2026年3月.
資料番号 IE2025-186 
発行日 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IMQ2025-109 IE2025-186 MVE2025-116

研究会情報
研究会 CQ MVE IMQ IE  
開催期間 2026-03-16 - 2026-03-18 
開催地(和) 沖縄産業支援センター 
開催地(英) Okinawa-Sangyoushien-Center 
テーマ(和) 五感に訴えるオンラインメディアとその評価,および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 離散プロンプト最適化に基づくブラックボックス忘却 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 選択的忘却 /  
キーワード(2)(和/英) 視覚言語モデル /  
キーワード(3)(和/英) 離散プロンプト最適化 /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 桑名 優輔 / / クワナ ユウスケ
第1著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 柴田 剛志 / / シバタ タカシ
第2著者 所属(和/英) 日本電気株式会社 (略称: NEC)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 相澤 清晴 / / アイザワ キヨハル
第3著者 所属(和/英) 東京理科大学/東京大学 (略称: 東京理科大/東大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 入江 豪 / / イリエ ゴウ
第4著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2026-03-18 10:55:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IE 
資料番号 IMQ2025-109, IE2025-186, MVE2025-116 
巻番号(vol) vol.125 
号番号(no) no.408(IMQ), no.410(IE), no.411(MVE) 
ページ範囲 pp.498-503 
ページ数
発行日 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) 


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