22ても、しっかりと計算結果を確認したうえで、主張していることは間違いないと思われますので、主張内容が明確になるような論述が望まれます。■．準拠性（文献・資料の引用方法）参考文献の引用については、次の先行研究に関する記述を除いて適切と判断します。■章後半に先行研究として、特徴抽出にエントロピーを利用した■つの研究が紹介されており、それらの研究からカラー画像エントロピーと差分エントロピーを用いた学習モデルの効率的生成や精度向上を模索することを目的とした本研究への着想に繫がったことは記述されていますが、本研究と同じ趣旨でカラー画像エントロピーと差分エントロピーを利用した先行研究が存在するか否かについての説明が不在ですので、その点に言及することが望まれます。Ｂ：論文の内容■．テーマの設定（問題意識の独自性・妥当性）画像認識の学習モデルの生成にはコストがかかるために、そのコストを低減することで生成効率を向上させることに資する本研究の課題設定は有意義だと考えます。■．論証内容（主張の妥当性や論理一貫性）論文全体として、論理の一貫性や主張の妥当性は概ね担保されているものと判断します。以下、留意すべきいくつかの事柄について指摘いたします。■．■の前半では表■のLossとAccuracyの値を根拠に高エントロピーや低エントロピーに偏った画像を学習データで用いると、学習効率を低下させるとの考察を導いています。表■では、各学習モデルにおいて■■エポックの内、最良のAccuracyを持つモデルに対して、検証画像を用いた予測精度の値をそれぞれ記述していますが、最良のモデルについての比較だけでなく、■■エポックの全モデルにおいて概ねそのような傾向が確認できる必要があると考えられます。学生懸賞論文集第■■号
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