KENTA KUBOTA 久保田 健太

久保田 健太 Kenta Kubota

連合学習に関する研究に従事.
IEEE Graduate Student Member.電子情報通信学会 会員.映像情報メディア学会会員.
E-mail: kubota [at] lmd [dot] ist [dot] hokudai [dot] ac [dot] jp

経歴 職歴 論文誌 国際会議 国内学会 その他

経歴

  • 2020年4月-2024年3月 北海道大学 工学部
  • 2024年4月-現在 北海道大学大学院情報科学院 修士課程

職歴

ティーチングアシスタント

  • 北海道大学 全学教育科目「情報学Ⅰ, Ⅱ」 (2024年度)
  • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」 (2025年度)

研究業績

論文誌

  • Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of model merging methods for continual updating of foundation models in distributed data settings,” Applied Sciences, vol. 15, no. 9:5196, pp.1-18, 2025.

国際会議

  • Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Corrosion Detection through Integration of Multi-resolution Semantic Segmentation,” International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC), 2025.
  • Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of Model Merging for Open-Vocabulary Models with Parameter Efficient Fine-Tuning Leveraging Distributed Data,” IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), 2025.
  • Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gradient-oriented Clustered Federated
    Learning with Efficient Knowledge Sharing in non-iid Settings,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp.1-5, 2025.
  • Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Balancing Generalization and
    Personalization by Sharing Layers in Clustered Federated Learning,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol.13510, pp.112-116, 2025.
  • Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MLLM-Based Automatic Exploration of
    Editing Prompt for High Engagement Image Generation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp.1165-1166, 2024.

国内会議

  • 久保田 健太, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “連合学習におけるモデルマージ導入の有効性に関する評価 – 複数のドメインを対象とした画像分類タスクによる検証 -,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.49, no.4, pp.321-325, 2025.
  • 久保田 健太, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “モデルの学習軌跡を用いたパーソナライズド連合学習におけるクライアントの非階層的クラスタリングの精度向上に関する検討,” 令和6年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.177-178, 2024.

受賞

  • The 2024 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize (2025年2月)