2013年 慶應義塾大学物理情報工学科卒業
2015年 慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻修士課程修了
2015年 日本電信電話株式会社入社
2020年 慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻博士課程修了 博士(工学)
Publications
Journal
- Sekitoshi Kanai, Masanori Yamada, Hiroshi Takahashi, Yuki Yamanaka, Yasutoshi Ida,
Relationship between Non-smoothness in Adversarial Training, Constraints of Attacks, and Flatness in the Input Space,
IEEE TNNLS (to appear)
[Early Access], [preprint (arXiv)] - Yasuhiro Fujiwara, Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida, Atsutoshi Kumagai, Naonori Ueda,
Fast Algorithm for Anchor Graph Hashing, PVLDB2021, Vol. 14, No. 6, pp.916-928, (2021)
[paper] - 金井関利，藤原靖宏，山中友貴，足立修一,
Softmax Bottleneck の再解釈とそれを解消する出力関数の評価，電子情報通信学会和文論文誌D，Vol.J103-D, No.06, pp.518-528 (2020) - 金井関利, 藤原靖宏, 岩村相哲, 足立修一,
Gated recurrent unit の局所安定化による勾配爆発の抑制, 電子情報通信学会和文論文誌D, Vol.J102-D, No.8, pp.530-541 (2019, 電子情報通信学会論文賞受賞) - Sekitoshi Kanai, Maho Sugaya, Shuichi Adachi, Kentaro Matsui,
Low-complexity simultaneous estimation of head-related transfer functions by prediction error method,
Journal of the Audio Engineering Society, Vol.64, No.11, pp.895-904, (2016)
[paper] - 金井関利, 松井健太郎, 中山靖茂, 足立修一,
入力設計の改良による頭部伝達関数の多方向同時推定の高精度化, 日本音響学会誌 研究速報, vol.71, No.7, pp.316-318, (2015)
International Conference
- Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Kazuki Adachi, Daiki Chijiwa,
Adaptive Random Feature Regularization on Fine-tuning Deep Neural Networks, CVPR 2023 (To appear)
[arXiv], - Shin’ya Yamaguchi, Daiki Chijiwa, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Hisashi Kashima
Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models, NeurIPS 2023
[paper], [arXiv] - Satoshi Suzuki, Shin’ya Yamaguchi, Shoichiro Takeda, Sekitoshi Kanai, Naoki Makishima, Atsushi Ando, Ryo Masumura
Adversarial Finetuning with Latent Representation Constraint to Mitigate Accuracy-Robustness Tradeoff, ICCV 2023
[paper], [arXiv] - Sekitoshi Kanai, Shin’ya Yamaguchi, Masanori Yamada, Hiroshi Takahashi, Kentaro Ohno, Yasutoshi Ida,
One-vs-the-Rest Loss to Focus on Important Samples in Adversarial Training, ICML 2023
[paper], [video & poster], [arXiv] - Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai
Fast Block Coordinate Descent for Non-Convex Group Regularizations, AISTATS 2023
[paper] - Kentaro Ohno, Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida,
Fast Saturating Gate for Learning Long Time Scales with Recurrent Neural Networks, AAAI 2023
[paper], [arXiv] - Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Kazuki Adachi, Atsutoshi Kumagai, Yasuhiro Fujiwara,
Fast Regularized Discrete Optimal Transport with Group-sparse Regularizers, AAAI 2023
[paper], [arXiv] - Hiroshi Takahashi, Tomoharu Iwata, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, Masanori Yamada, Yuuki Yamanaka, and Hisashi Kashima,
Learning Optimal Priors for Task-Invariant Representations in Variational Autoencoders, KDD2022
[paper] - Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, and Naonori Ueda,
Fast and Accurate Anchor Graph-based Label Prediction, CIKM2021
[paper] - Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai,
F-Drop&Match: GANs with a Dead Zone in the High-Frequency Domain, ICCV 2021
[paper], [arXiv] - Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Tetsuya Shioda, Shoichiro Takeda,
Multiple Pretext-Task for Self-Supervised Learning via Mixing Multiple Image Transformations, ICIP2021
[paper], [arxiv] - Sekitoshi Kanai, Masanori Yamada, Shin’ya Yamaguchi, Hiroshi Takahashi, Yasutoshi Ida,
Constraining Logits by Bounded Function for Adversarial Robustness, IJCNN2021
[paper], [arxiv] - Toshiaki Wakatsuki, Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara,
Accelerate Inference of CNNs for Video Analysis While Preserving Exactness Exploiting Activation Sparsity, MLSys2021
[paper] - Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Sekitosih. Kanai, Atsutoshi Kumagai, Naonori Ueda,
Fast Similarity Computation for t-SNE, ICDE2021
[paper] - Yasuhiro Fujiwara, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida, and Naonori Ueda,
Efficient Algorithm for the b-Matching, KDD2020
[paper] - Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai,Yasuhiro Fujiwara, Tomoharu Iwata, Koh Takeuchi, and Hisashi Kashima,
Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance, ICML2020,
[paper] - Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida, Yasuhiro Fujiwara, Masanori Yamada, Shuichi Adachi,
Absum: Simple Regularization Method for Reducing Structural Sensitivity of Convolutional Neural Networks, AAAI2020
[paper], [arxiv] - Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Takeharu Eda,
Effective Data Augmentation with Multi-Domain Learning GANs, AAAI 2020
[paper], [arxiv] - Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Junya Arai, Naonori Ueda,
Fast Random Forest Algorithm via Incremental Upper Bound, CIKM 2019
[paper] - Yuki Yamanaka, Tomoharu Iwata, Hiroshi Takahashi, Masanori Yamada, Sekitoshi Kanai,
Autoencoding Binary Classifiers for Supervised Anomaly Detection, PRICAI2019
[paper] - Yasuhiro Fujiwara, Sekitoshi Kanai, Junya Arai, Yasutoshi Ida, Naonori Ueda,
Efficient Data Point Pruning for One-Class SVM, AAAI2019
[paper] - Yasuhiro Fujiwara, Junya Arai, Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida, Naonori Ueda,
Adaptive Data Pruning for Support Vector Machines, 2018 IEEE International Conference on Big Data
[paper] - Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara, Yuki Yamanaka, Shuichi Adachi,
Sigsoftmax: Reanalysis of the Softmax Bottleneck, NeurIPS 2018
[paper], [arxiv] - Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara, Sotetsu Iwamura,
Preventing Gradient Explosions in Gated Recurrent Units, NIPS 2017
[paper] - Sekitoshi Kanai, Kentaro Matsui, Yasushige Nakayama, Shuichi Adachi,
Uncorrelated Input Signals Design and Identification with Low-Complexity for Simultaneous Estimation of Head-Related Transfer Functions, Audio Engineering Society Convention 137
[paper] - Sekitoshi Kanai, Kentaro Matsui, Shuichi Adachi,
Identification input design for simultaneous estimation of head-related transfer functions, SICE2014
[paper]
Preprints
- Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Daiki Chijiwa, Hisashi Kashima
Transfer Learning with Pre-trained Conditional Generative Models
arXiv:2204.12833, 2022.
[arXiv] - Masanori Yamada, Sekitoshi Kanai, Tomoharu Iwata, Tomokatsu Takahashi, Yuki Yamanaka, Hiroshi Takahashi, Atsutoshi Kumagai,
Adversarial Training Makes Weight Loss Landscape Sharper in Logistic Regression,
arXiv:2102.02950, 2021.
[arXiv]
国内学会
- 金井関利, 山田真徳, 高橋大志, 山中友貴, 井田安俊
敵対的学習の目的関数の滑らかさの調査， 第26回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2023），北九州国際会議場 2023年10月31日 - 高橋大志, 岩田具治, 熊谷充敏, 金井関利, 山中友貴, 山田真徳, 鹿島久嗣
タスク不変な表現学習のためのVAEの最適な事前分布， 第26回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2023），北九州国際会議場 2023年10月31日 - 山口真弥, 千々和大輝, 金井関利, 熊谷充敏, 鹿島久嗣
生成モデルのメタ学習によるニューラルネットワークの正則化, PRMU研究会，はこだて未来大学 2023年3月2日 - 金井関利, 山口真弥, 山田真徳, 高橋大志, 大野乾太郎, 井田安俊
1対他損失切り替えによる敵対的学習の頑健性向上，第25回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2022），つくば国際会議場 2022年11月22日 - 井田安俊，金井関利，藤原靖宏，岩田具治，竹内孝，鹿島 久嗣,
スパース正則化に基づいたCUR行列分解の高速化，第23回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2020），オンライン 2020年11月25日 - 山口真弥，金井関利，塩田哲哉,
Rotation++: 複数画像変換を組み合わせた自己教師学習，第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2019），ウインクあいち，名古屋 2019年11月20日 - 金井関利，藤原靖宏，岩村相哲,
局所的に安定に制約した Gated Recurrent units の学習法，第61回自動制御連合講演会，南山大学，名古屋2018年11月18日 - 金井関利，藤原靖宏，山中友貴，足立修一,
Softmax bottleneckの再考，第21回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2018），かでる2.7，札幌 2018年11月6日 - 金井関利，藤原靖宏，足立修一,
Unscented transform を用いた GAN の事前学習，情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML），福岡工大，福岡2018年9月21日 - 金井関利, 藤原 靖宏, 岩村相晢,
GRU学習時の勾配爆発の抑制方法の提案, 第19回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2017）, 京都大学, 京都 2016年11月17日 - 松井健太郎，金井関利，菅谷真帆，足立修一,
頭部伝達関数の共通極・零モデリング法の一検討，応用音響研究会，東北大学電気通信研究所, 仙台, 2015年8月3日 - 室井秀夫, 金井関利, 足立修一,
多変数システム同定のための入力信号の設計について, MOVIC 2015, 栃木県総合文化センター, 宇都宮, 2015年6月24日 - 金井関利, 松井健太郎, 中山靖茂, 足立修一,
多方向頭部伝達関数の ARX モデリング, 応用音響研究会, ホテルミヤヒラ, 石垣島, 2015年3月3日 - 金井関利，松井健太郎，中山靖茂，足立修一,
頭部伝達関数同時推定のための入力信号設計, 日本音響学会 2014年秋季研究発表会，北海道大学, 札幌, 2014年9月4日 - 金井関利, 足立修一, 松井健太郎, 安藤彰男,
正則化最小二乗法を用いた頭部伝達関数の多方向同時推定, 応用音響研究会, 東北大学電気通信研究所, 仙台, 2013年8月3日 - 石川健太郎, 金井関利, 足立修一,
パラメトリックモデルに基づく頭部伝達関数の推定, SCI 13, 兵庫県民会館, 神戸, 2013年5月17日
受賞
- 2020年度 慶應義塾大学大学院理工学研究科 藤原賞（大学内の表彰）
- 2019年度電子情報通信学会論文賞「Gated recurrent unit の局所安定化による勾配爆発の抑制」
- 2017年度 SIC所長表彰 イノベーション賞「リカレント型ニューラルネットワークの学習安定化技術の確立」（社内表彰）
Activities
Reviewer:
- ICML 2020-2023
- NeurIPS 2019-2023 (Top Reviewers 2022, 2023)
- ICLR 2022, 2024
- AAAI 2021, 2022
- IJCAI-PRICAI 2020
- CVPR 2024
- IEEE TNNLS