防衛事業のSEに向けた自己PRは、どのように構成すれば良いですか？｜「ガクチカ」の相談

2027年3月に大学院（修士）を卒業予定

23歳性別未回答

相談日: 2025年6月10日

1人のサポーターが回答

相談・質問の内容｜防衛事業のSEに向けた自己PRは、どのように構成すれば良いですか？

志望業界:メーカ特に防衛事業志望職種:SEもしくは技術開発職どんな観点でどんなサポートをしてほしいか: 非専門家の観点から，読みやすいか？ロジックが通っているか？構成はどうか？詳しい相談内容: ### 学部での研究/専攻内容の概要をご記入ください。※未定の場合は、未定と記入ください。**400文字以下** 私は，深層ニューラルネットワーク（DNN）がなぜ高い性能を持つのかを研究している．近年，DNNは多様な分野で人間と同等の性能を示している。その強みは，学習時に見ていないデータでも正確に予測できる「汎化能力」にある。しかし，DNNがこの汎化能力をどのように獲得するのかはまだ明らかになっていない。汎化能力は一般的に，学習データを１エポック処理するごとにテストデータ全体の正解率で評価する。だがこの指標では，次の２点を捉えきれない。時間的側面：学習の進行に伴い，個々のテストサンプルに対する予測がどれほど安定して正解を維持できるか。空間的側面：各テストサンプルに微小な変化を与えても，モデルが依然として正解できるか。そこで私は，DNNの「時空間安定性」に注目して汎化機序を研究している。この視点からの解析により，DNNの解釈可能性を高め、信頼性が求められる防衛分野での応用にも貢献できると考える． ### 修士での研究/専攻内容の概要をご記入ください。※未定の場合は、未定と記入ください。**400文字以下** DNNのパラメータ数が汎化能力に与える影響を解析している．現代のDNNはデータ数に対して，はるかに多いパラメータ数を持ちながらも，高い汎化能力を持つ．従来では，DNNが処理するデータ数に応じて，適切なパラメータ数を設定することが，汎化能力を最大化する鍵とされ，その閾値を超えると過学習が生じ，汎化能力が低下することが知られていた．しかし，近年，DNNのパラメータ数をさらに増加させると，再度，汎化能力が上がる現象が報告されている．そこで，本研究で，この現象の発生機序を解明し、なぜ大規模なDNN が高い汎化能力を獲得するのかを解明することを目的とする。．そこで私は，この現象機序を解明するために，パラメータ数を段階的に変化させたDNNを用いて，その汎化能力を「時空間的安定性」の観点から分析している．この現象の発生機序が明らかになれば，モデル設計におけるパラメータ選択の指針が得られ，DNNの汎化機序解明により近づくことが期待される．

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回答タイムライン（1）
防衛事業のSEに向けた自己PRは、どのように構成すれば良いですか？

小久保桃佳
回答日: 2025年6月12日
ご質問ありがとうございます！少しでもお力添えできるように、精一杯アドバイスさせて頂きますね◎ 〜〜〜〜〜【学部での研究/専攻内容の概要をご記入くださいについて】全体的に、読みやすさ・ロジック・構成はとてもわかりやすいです◎ 専門用語を使いつつも、その用語を補足する説明があるので、読み手が理解しやすい印象です✨ ■汎化能力の評価指標が抱える課題から「時空間安定性」に着目する流れは理解できますが、なぜ「時空間安定性」がその課題を解決し、汎化能力の機序解明に繋がるのかを具体的に説明できると、よりロジカルな印象を与える事ができるかもしれません！ ■私は，深層ニューラルネットワーク（DNN）がなぜ高い性能を持つのかを研究している →もう少し導入として引き込むような表現に変更する事を検討してみてもいいかもしれません◎ 例えば、DNNの社会的な影響や、DNNがなぜ高い性能を持つのかが未解明であることの重要性を冒頭で伝える事ができるとよりパワーアップしそうだと感じました！〜〜〜〜〜【修士での研究/専攻内容の概要をご記入ください。※未定の場合は、未定と記入ください】 ■「パラメータ数」「汎化能力」「過学習」といったキーワードは、DNNに詳しくない人にも理解できるように、簡潔な説明を加えるか、文脈で理解できるよう配慮ができるとよりパワーアップしそうだと感じました◎ ■「この現象の発生機序を解明し」とは、どのような機序を想定しているのか / あるいはどのようなアプローチで機序を解明するのかをもう少し具体的に述べられると、研究の具体性が増しより説得力が高まると感じました！〜〜〜〜〜上記が少しでも参考になれば幸いです！他にもご不明点等あれば、お気軽にお声がけくださいね✨ 微力ながら応援しております🌿