KSN10

10層の純粋、0.01%の誠実。
過学習という誘惑を断ち切った、真の知能。

MNIST Accuracy 99.84%

Architecture 10 Layers

AIの世界において、正解率を高めることは容易です。モデルを巨大化し、計算力に物を言わせれば、データセットの「癖」さえも丸暗記し、100%に近い数字を弾き出すことができるからです。しかし、それは「知能」ではなく、単なる「模倣」に過ぎません。

MNISTという完成された世界には、約15枚の「誤ラベル」という罠が潜んでいます。この罠を無理に正解しようとすれば、AIは本質を見失い、実社会では通用しない「過学習（Overfitting）」という深い霧の中に迷い込みます。

KSN10が辿り着いた99.84%という到達点。

私たちは、あえて層数を12層から10層へと研ぎ澄ましました。この決断は、AIに「ノイズを無視する勇気」を与えるためのものです。10層という究極のバランスが、データの中に紛れ込んだ汚れを鮮やかに見捨て、数字が持つ不変の本質だけを捉えきりました。

この0.01%の差は、単なる数値の更新ではありません。「過学習の壁」の直前で踏みとどまり、ノイズに媚びず、真実だけを射抜く。KSN10は、AIが真の意味で「理解」に到達したことを証明する、もっとも誠実で、もっとも美しい解答です。

サービス内容

『アイデアと・データと・End to End学習による機能開発へ』

深層学習として、畳み込みニューラルネットワークをモデルとしています。
- 畳み込みニューラルネットワークは、画像や動画認識の分野で優れた性能を発揮しているネットワークです。
学習と性能評価は、MNISTを使用
- MNISTは、画像認識問題においてベンチマークに利用される最もポピュラーなデータセットのひとつ

※MNIST：Mixed National Institute of Standards and Technology database

精度の高さ
- MNIST精度ランキング第2位の正解率をマーク
  2026年2月6日：フラッグシップモデルであるKSN10（単一モデル10層構成）が99.84％の正解率をマーク
  ※ MNISTの単一モデルにおける世界最高性能(State-of-the-art:99.84%)を達成
学習の早さ
- エポック数1.0程度で正解率99％に到達する。
学習の安定性とハイパーパラメータの選択に対してロバスト性がある
- パラメータを厳密なチューニングなしに高精度で安定して学習する。

モデルを肥大化させれば、精度は上がる。しかし、我々はそれを良しとしなかった。
余分な層を削ぎ落とし、数学的純度を高めることでしか到達できない領域がある。
0.01%の壁を打ち破ったのは、10層という「構造の美」だった。

公表日	構成	正解率	技術的トピックス・意義
2019.10.28	9L	99.75%	極薄9層構成で世界水準を達成
2020.01.04	12L	99.76%	12層への拡張による構造最適化を検証
2020.05.05	15L	99.78%	15層で精度の限界値をテスト
2021.02.05	12L	99.79%	12層へ回帰しつつ、15層超えの精度へ
2021.02.21	12L	99.80%	短期間での劇的な安定性と汎用性向上
2021.03.16	12L	99.81%	独自CNN構造の洗練、実用化を加速
2021.08.22	12L	99.82%	自己記録を更新、信頼性を盤石に
2021.09.04	12L	99.83%	当時の世界4位相当、極限精度を証明
2026.02.06	10L (KSN10)	99.84% SOTA WORLD RECORD	【世界新記録達成】「Less, Smarter, Beautiful」の到達点

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