23■．■および■章では表■の数値をもとに、トリム学習モデル（画像エントロピー）よりトリム学習モデル（差分エントロピー）の予測精度が高いと結論していますが、他の学習モデルと数値を比較すると両者の予測精度に差があるのか、近いと解釈するか（もしくは判断不能なのか）については、何らかの方法で考察すべきだと考えます。また、これら■種類のトリム学習モデルで除かれた画像の典型例を図■■と図■■で紹介して、トリム学習モデル（差分エントロピー）で除かれた画像には、背景に余分な情報が含まれていると考察しているため、■種類のトリム学習モデルそれぞれで除かれた■■■枚の画像の共通性が低いことを確認して、その記述を省略していると思われますが、その点を明確に記述したほうが読者の理解の助けになります。また、■■■枚の画像のカラー画像エントロピーと差分エントロピーを測定し、その■次元空間でどの様な分布になっているかについては考察の余地がありそうですが、今後の研究課題とするべきかもしれません。■．論証水準（専門的知識の水準や説明の深味）研究の実行環境、カラー画像エントロピーと差分エントロピーの定式化、訓練用画像および生成する学習モデルの種類と生成過程、生成された学習モデルを用いた実験と結果の検証については、いずれも専門的な水準を満たす研究方法で実行され、方法と結果の詳細について十分な説明がなされています。■．■でトリム学習モデル（差分エントロピー）のクラスごとの正解率が図■に示されており、極端な高エントロピー画像を除いた学習モデルは動物よりも人工物の分類に有効であると考察しています。計算結果を確認したうえで、敢えて言及していないと思われますが、除かれた■■■枚の画像のクラス間の比率や、クラスごとの正解率の高低との関係性の有無についても触れることが望ましいと考えます。本論文の本質的な部分ではありませんが、■章のエントロピーに関する記述について次の事項に留意されることが望まれます。■章中盤では歴史的経緯に従って、熱力学エントロピーと統計力学的エントロピーに触れたエントロピーによる画像学習AIモデルの性能評価
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