本研究では、イベントベースカメラから得られるイベントベースデータが、RGB画像と比べてどのようなロバスト性を持つか検証することを目的とする。具体的には、ImageNet-1k に対応するイベントベースデータセットである N-ImageNet 単体で学習されたモデルを教師モデルとして、生徒モデルであるResNet34に知識蒸留を行うことでイベント情報を取り込んだ「蒸留モデル」を構築した。通常のRGBモデルと蒸留モデルの出力傾向や認識精度を比較することで、イベントベースデータがもたらす表現の違いやロバスト性を分析する。