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

  1. 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 Vol. 35, No. 8, pp. 10817-10831, (2024)
    [paper], [preprint (arXiv)]
  2. 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]
  3. 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)
  4. 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)
  5. 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]
  6. 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

  1. Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Tomoharu Iwata, Yasuhiro Fujiwara,
    Fast Iterative Hard Thresholding Methods with Pruning Gradient Computations, NeurIPS 2024 (To appear)
    [paper],
  2. Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Kazuki Adachi, Daiki Chijiwa,
    Adaptive Random Feature Regularization on Fine-tuning Deep Neural Networks, CVPR 2024
    [paper], [arXiv]
  3. Shin’ya Yamaguchi, Daiki Chijiwa, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Hisashi Kashima
    Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models, NeurIPS 2023
    [paper], [arXiv]
  4. 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]
  5. 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]
  6. Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai
    Fast Block Coordinate Descent for Non-Convex Group Regularizations, AISTATS 2023
    [paper]
  7. Kentaro Ohno, Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida,
    Fast Saturating Gate for Learning Long Time Scales with Recurrent Neural Networks, AAAI 2023
    [paper], [arXiv]
  8. Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Kazuki Adachi, Atsutoshi Kumagai, Yasuhiro Fujiwara,
    Fast Regularized Discrete Optimal Transport with Group-sparse Regularizers, AAAI 2023
    [paper], [arXiv]
  9. 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]
  10. Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, and Naonori Ueda,
    Fast and Accurate Anchor Graph-based Label Prediction, CIKM2021
    [paper]
  11. Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai,
    F-Drop&Match: GANs with a Dead Zone in the High-Frequency Domain, ICCV 2021
    [paper], [arXiv]
  12. Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Tetsuya Shioda, Shoichiro Takeda,
    Multiple Pretext-Task for Self-Supervised Learning via Mixing Multiple Image Transformations, ICIP2021
    [paper], [arxiv]
  13. Sekitoshi Kanai, Masanori Yamada, Shin’ya Yamaguchi, Hiroshi Takahashi, Yasutoshi Ida,
    Constraining Logits by Bounded Function for Adversarial Robustness, IJCNN2021
    [paper], [arxiv]
  14. Toshiaki Wakatsuki, Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara,
    Accelerate Inference of CNNs for Video Analysis While Preserving Exactness Exploiting Activation Sparsity, MLSys2021
    [paper]
  15. Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Sekitosih. Kanai, Atsutoshi Kumagai, Naonori Ueda,
    Fast Similarity Computation for t-SNE, ICDE2021
    [paper]
  16. Yasuhiro Fujiwara, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida, and Naonori Ueda,
    Efficient Algorithm for the b-Matching, KDD2020
    [paper]
  17. Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai,Yasuhiro Fujiwara, Tomoharu Iwata, Koh Takeuchi, and Hisashi Kashima,
    Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance, ICML2020,
    [paper]
  18. 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]
  19. Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Takeharu Eda,
    Effective Data Augmentation with Multi-Domain Learning GANs, AAAI 2020
    [paper], [arxiv]
  20. Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Junya Arai, Naonori Ueda,
    Fast Random Forest Algorithm via Incremental Upper Bound, CIKM 2019
    [paper]
  21. Yuki Yamanaka, Tomoharu Iwata, Hiroshi Takahashi, Masanori Yamada, Sekitoshi Kanai,
    Autoencoding Binary Classifiers for Supervised Anomaly Detection, PRICAI2019
    [paper]
  22. Yasuhiro Fujiwara, Sekitoshi Kanai, Junya Arai, Yasutoshi Ida, Naonori Ueda,
    Efficient Data Point Pruning for One-Class SVM, AAAI2019
    [paper]
  23. 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]
  24. Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara, Yuki Yamanaka, Shuichi Adachi,
    Sigsoftmax: Reanalysis of the Softmax Bottleneck, NeurIPS 2018
    [paper], [arxiv]
  25. Sekitoshi Kanai, Yasuhiro Fujiwara, Sotetsu Iwamura,
    Preventing Gradient Explosions in Gated Recurrent Units, NIPS 2017
    [paper]
  26. 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]
  27. Sekitoshi Kanai, Kentaro Matsui, Shuichi Adachi,
    Identification input design for simultaneous estimation of head-related transfer functions, SICE2014
    [paper]

Preprints

  1. Sekitoshi Kanai, Yasutoshi Ida, Kazuki Adachi, Mihiro Uchida, Tsukasa Yoshida, Shin’ya Yamaguchi,
    Evaluating Time-Series Training Dataset through Lens of Spectrum in Deep State Space Models
    arXiv:2408.16261, 2024.
    [arXiv]
  2. Shin’ya Yamaguchi, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Daiki Chijiwa, Hisashi Kashima
    Transfer Learning with Pre-trained Conditional Generative Models
    arXiv:2204.12833, 2022.
    [arXiv]
  3. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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

  1. 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）
  2. 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」
  3. 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:

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