研究業績

講演

1. 鈴木 聡志，
   "DCNNの医用画像への応用",
   日本神経回路学会時限研究会「ニューラルネットの温故知新」,第3部ディープラーニングの応用，理論解析, [PDF] (2016)

2. Hayaru Shouno, Satoshi Suzuki, Shoji Kido,
   "Diffuse Lung Disease Pattern Recognition with Deep Convolutional Neural Network",
   11th Asia-Pacific Conference on Vision (2015)

学術論文

1. Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Ryuichi Tanida, Yukihiro Bandoh, Hayaru Shouno,
   "Distorted image classification using neural activation pattern matching loss", (Open access)
   Neural Networks (Impact Factor: 7.8), Volume.167, pp.50 - 64 (2023)

2. Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Naoki Makishima, Atsushi Ando, Ryo Masumura, Hayaru Shouno,
   "Knowledge Transferred Fine-Tuning: Convolutional Neural Network Is Born Again With Anti-Aliasing Even in Data-Limited Situations", (Open access)
   IEEE Access, Volume.10, pp.68384 - 68396 (2022) [*invited at ECCV 2022 workshop]

3. Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Motohiro Takagi, Ryuichi Tanida, Hideaki Kimata, Hayaru Shouno,
   "Deep Feature Compression Using Spatio-Temporal Arrangement Toward Collaborative Intelligent World",
   IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (Impact Factor: 5.859), Volume.32, Issue.6, pp.3934 - 3946 (2022) [*invited at FIT 2023]

4. 鈴木聡志，高木基宏，早瀬和也，武田翔一郎，木全英明，
   "圧縮による画像認識の精度劣化を抑制する画像プレ変換とその解析"，
   電子情報通信学会論文誌 D, 103(5), pp.483 - 495 (2020)

5. Kazuyuki Hara, Daisuke Saitoh, Satoshi Suzuki, Takumi Kondou, Hayaru Shouno,
   "Analysis of Conventional Dropout and its Application to Group Dropout",
   IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and its Applications, 10(2), pp.25 - 32 (2017)

6. Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno,
   "Support Vector Machine Histogram: New Analysis and Architecture Design Method of Deep Convolutional Neural Network",
   Neural Processing Letters, 47, pp.767 - 782 (2017)

解説記事等

1. 鈴木聡志，
   "撮像環境の変化にロバストな画像認識を実現する深層学習技術"
   ビジネスコミュニケーション, Vol.57, pp.16 - 17 (2020)

2. 庄野逸，鈴木藍雅，鈴木聡志，木戸尚治，
   "2 段階転移学習を用いたディープコンボリューションネットの医用画像認識"
   日本神経回路学会誌, 24(1), pp.3 - 12 (2017)

3. 庄野逸，鈴木聡志，木戸尚治，
   "ディープラーニングの医用画像への応用"(依頼総説),
   医用画像情報学会雑誌, 33(4), pp.75 - 80 (2016)

国際会議

1. Keita Suzuki, Satoshi Suzuki, Ryo Masumura, Atsushi Ando, Naoki Makishima,
   "Multi-region CNN-Transformer for Micro-gesture Recognition in Face and Upper Body",
   ACM International Conference on Multimedia in Asia (MMAsia) (2023)

2. Satoshi Suzuki, Taiga Yamane, Naoki Makishima, Keita Suzuki, Atsushi Ando, Ryo Masumura,
   "OnDA-DETR: Online Domain Adaptation for Detection Transformers with Self-Training Framework",
   IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (2023)

3. 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", (Open access, arXiv)
   IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) (Acceptance rate: 26.72%) (2023)

4. Naoki Makishima, Keita Suzuki, Satoshi Suzuki, Atsushi Ando, Ryo Masumura,
   "Joint Autoregressive Modeling of End-to-End Multi-Talker Overlapped Speech Recognition and Utterance-level Speech Time Estimation",
   Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH) (2023)

5. Ryo Masumura, Saki Mizuno, Naoki Makishima, Mana Ihori, Mihiro Uchida, Hiroshi Sato, Tomohiro Tanaka, Satoshi Suzuki, Akihiko Takashima, Shota Orihashi, Takafumi Moriya, Nobukatsu Hojo, Atsushi Ando, Yoshihiro Yamazaki, Taiga Yamane,
   "End-to-End Joint Target and Non-Target Speakers ASR",
   Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH) (2023)

6. Hikaru Higuchi, Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno,
   "Adversarial Training with Knowledge Distillation Considering Intermediate Representations in CNNs",
   International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) (2022)

7. Atsushi Ando, Ryo Masumura, Akihiko Takashima, Satoshi Suzuki, Naoki Makishima, Keita Suzuki, Takafumi Moriya, Takanori Ashihara, Hiroshi Sato,
   "On the Use of Modality-Specific Large-Scale Pre-Trained Encoders for Multimodal Sentiment Analysis",
   IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT) (2022)

8. Naoki Makishima, Satoshi Suzuki, Atsushi Ando, Ryo Masumura,
   "Speaker consistency loss and step-wise optimization for semi-supervised joint training of TTS and ASR using unpaired text data",
   Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH) (2022)

9. Ryo Masumura, Yoshihiro Yamazaki, Saki Mizuno, Naoki Makishima, Mana Ihori, Mihiro Uchida, Hiroshi Sato, Tomohiro Tanaka, Akihiko Takashima, Satoshi Suzuki, Shota Orihashi, Takafumi Moriya, Nobukatsu Hojo, Atsushi Ando,
   "End-to-End Joint Modeling of Conversation History-Dependent and Independent ASR Systems with Multi-History Training",
   Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH) (2022)

10. Atsushi Ando, Yumiko Murata, Ryo Masumura, Satoshi Suzuki, Naoki Makishima, Takafumi Moriya, Takanori Ashihara, Hiroshi Sato,
    "Customer Satisfaction Estimation using Unsupervised Representation Learning with Multi-Format Prediction Loss",
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (2022)

11. Hikaru Higuchi, Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno,
    "Measuring Shift-Invariance of Convolutional Neural Network with a Probability-Incorporated Metric",
    International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) (2021)

12. Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Ryuichi Tanida, Hideaki Kimata,  Hayaru  Shouno,
    "Knowledge Transferred Fine-tuning for Anti-aliased Convolutional Neural Network in Data-limited Situation",
    IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (2021)

13. Satoshi Suzuki, Motohiro Takagi, Shoichiro Takeda, Ryuichi Tanida, Hideaki Kimata,
    "Deep Feature Compression with Spatio-temporal Arranging for Collaborative Intelligence",
    IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (2020)

14. Satoshi Suzuki, Motohiro Takagi, Kazuya Hayase, Takayuki Onishi, Atsushi Shimizu,
    "Image Pre-transformation for Recognition-aware Image Compression",
    IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (2019)

15. Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno,
    "A Study on Visual Interpretation of Network In Network",
    International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (2017)

16. Aiga Suzuki, Satoshi Suzuki, Shoji Kido, Hayaru Shouno,
    "A 2-staged Transfer Learning Method with Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Analysis",
    International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) (2017)

17. Kazuyuki Hara, Daisuke Saitoh, Takumi Kondo, Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno,
    "Group dropout inspired by ensemble learning",
    International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) (2016)

18. Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno,
    "An Architecture Design Method of Deep Convolutional Neural Network",
    International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) (2016)

19. Satoshi Suzuki, Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Shoji Kido,
    "Architecture Design of Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Using Representation Separation Information",
    International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA) (2016)

20. Hayaru Shouno, Satoshi Suzuki, Shoji Kido,
    "A Transfer Learning Method with Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Classification",
    International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) (2015)

国内会議

1. 鈴木聡志，武田翔一郎，谷田隆一，坂東幸浩，庄野逸 ，
   "Neural Activation Pattern Matching 損失を用いた歪み付き画像分類",
   画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) (2023)

2. 内田美尋，櫻井真平，鈴木聡志，増村亮，
   "共変量シフトにロバストなOpen-set Recognition",
   画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) (2023)

3. 鈴木聡志，牧島直輝，鈴木啓太，安藤厚志，増村亮，
   "DETR に基づく物体検出モデルにおける Test-Time Adaptation",
   情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 (2023)

4. 鈴木啓太，鈴木聡志，増村亮，安藤厚志，牧島直輝，
   "コミュニケーション支援に資するしぐさ認識手法の提案",
   情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 (2023)

5. 牧島直輝，鈴木聡志，安藤厚志，増村亮，
   "音声合成と音声認識に対するテキストデータを用いた半教師あり統合学習",
   情報処理学会 自然言語処理研究会 (2022)

6. 牧島直輝，鈴木聡志，安藤厚志，増村亮，
   "話者整合性損失と段階的最適化に基づく音声認識と音声合成の半教師あり統合学習",
   日本音響学会 研究発表会 (2022)

7. 安藤厚志，高島瑛彦，増村亮，鈴木聡志，牧島直輝，
   "大規模事前学習モデルを用いたマルチモーダル感情認識",
   日本音響学会 研究発表会 (2022)

8. 鈴木聡志，牧島直輝，鈴木啓太，安藤厚志，増村亮，庄野逸 ，
   "特徴表現への制約付き Fine-tuning を用いた Accuracy-Robust トレードオフを緩和する敵対的学習",
   画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) (2022)

9. 鈴木聡志，武田翔一郎，澤田雅人，増村亮，庄野逸，
   "少数データを用いた Anti-Aliased Convolutional Neural Network 構築のための知識蒸留学習",
   Neuro 2022 (2022)

10. 樋口陽光，鈴木聡志，庄野逸，
    "CNNの中間特徴表現を考慮した知識蒸留による敵対的学習",
    電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会 (2022)

11. 村上諒，鈴木聡志，木全英明，
    "敵対的生成学習を用いた深層学習モデルの分散表現可視化技術の検討",
    画像電子学会 年次大会 (2020)

12. 樋口陽光，鈴木聡志，庄野逸，
    "視覚野構造に基づいたシフト不変な深層学習モデルの確立",
    日本神経回路学会 全国大会 (2020)

13. 鈴木聡志，谷田隆一，木全英明，
    "修正ユニットに基づくシフト不変な深層学習モデル",
    情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) (2020)

14. 鈴木聡志，谷田隆一，木全英明，庄野逸，
    "中間制約損失を用いた歪み付き画像認識",
    情報科学フォーラム (FIT) (2020)

15. 鈴木聡志，高木基宏，渡邊真由子，谷田隆一，木全英明，
    "フレーム間予測を活用した深層特徴圧縮に関する一検討",
    画像符号化シンポジウム (PCSJ) (2019)

16. 鈴木聡志，高木基宏，早瀬和也，大西隆之，清水淳，
    "高圧縮時の認識誤差を抑制する画像プレ変換手法",
    電子情報通信学会 画像工学研究会 (2019)

17. 鈴木藍雅，鈴木聡志，木戸尚治，庄野逸，
    "2段階転移学習を用いたDCNNによるびまん性肺疾患の識別",
    情報論的学習理論ワークショップ (IBIS) (2016)

18. 鈴木聡志，庄野逸，
    "Network In Network の視覚システムとしての妥当性について ～方位選択性マップに関する観点から～",
    電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 (2016)

19. 近藤佑，鈴木聡志，斎藤大輔，原一之，庄野逸，
    "ドロップアウトの正則効果に関する研究",
    日本物理学会春季大会 (2016)

20. 鈴木聡志，庄野逸，木戸尚治，
    "Deep Convolutional Neural Network の特徴抽出に関する特性ーびまん性肺疾患を例にしてー",
    日本神経回路学会 全国大会 (2015)

21. 鈴木聡志，庄野逸，木戸尚治，
    "びまん性肺疾患識別用DCNNの階層毎の特徴解析",
    画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) (2015)

22. 鈴木聡志，庄野逸，木戸尚治，
    "びまん性肺疾患識別におけるDeep Convolutional Neural Network特徴の解析",
    情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究会 (2015)

23. 鈴木聡志，庄野逸，木戸尚治，
    "Deep Convolutional Neural Networkを用いたびまん性肺疾患画像の特徴解析",
    電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会 (2015)

学位論文

1. 鈴木聡志
   "深層学習の内部表現に基づく画像認識を指向した情報源圧縮の研究",
   博士学位論文, 電気通信大学 情報理工学研究科 (2022)

2. 鈴木聡志
   "Network In Network の視覚野的な解釈に関する研究",
   修士論文, 電気通信大学 情報理工学研究科 (2017)