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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は私が一人で2019年の1年間をかけて作り続けた論文要約の超大作記事です. 目次 俺的ベスト3 第一位 第二位 第三位 俺の読んだ論文50本 一般 不均衡データ 敵対的攻撃 ドメイン適応 埋め込み 不確実性 公平性 終わりに 俺的ベスト3 第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれ

状況 python 3.7 Pytorch 1.1.0 研究室に複数GPUサーバあり それらを同時に動かすことあり デスクトップはMacOS GPUサーバはLinux系いろいろ 基本 ソースコードはgitlabで管理。 一人なのでほとんどmasterブランチしか使わない。 たまに試験的にdevelopブランチを切ることがある程度。 GPUサーバにはsshでログイン。 ssh先で編集せずに、sshfsを用いてローカルにマウントし、ローカルで編集。 ssh先では必ずtmux。 命名規則 プロジェクトにおいて命名規則は大事ですよね。 機械学習ではモデルを大量に作ることになると思います。そこで、僕はこのような命名規則をモデルに設けています。 <日付(8桁)>_<数字>_<手法> (例)20190705_01_focalloss です。 数字の所は今日のモデルの何番目かを表しています。これにより、１

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月で絵を描く 最近、月の絵文字で絵を描くツイートがバズっていました。 月の絵文字とは以下の8種類です。 🌑 🌒 🌓 🌔 🌘 🌗 🌖 🌕 これらの絵文字の濃淡を利用することで何かのロゴとか、オルガさんの「止まるんじゃねぇぞ...」とかを描くというわけです。 これは自動化できる。。。 そう思った私は早速emacsとterminalを立ち上げ、コーディングを開始しました。思っていたより完成は早く、朝の10時にコーディングを開始しお昼12時半には完成していたと思います。それでは手法とその結果を見ていきましょう。 手法 流れ 画像を読み込む 画像をグレースケールにする 画質を落とす 前処理 画像の一部と月行列でアダマール積を取る(詳細は後で) 5の最大値を取る月行列に対応する月を採用する 5と6を画像の隅々にわたるまで繰り返す 1.画像を読み込む ※pythonのバージョンは3.6.

前書き 全てのプログラマーは写経から始まる。 by俺 この記事は機械学習入門用ではありません。良質な写経元を提供するためにあります。無駄のないコードと無駄のない説明を用意したつもりです。kerasコーディングを忘れかけた時に立ち返られる原点となれば幸いです。 実行環境 python (3.7.10) tensorflow (2.4.1) keras (2.4.3) 対象者 pythonを自分の環境で動かせる人 かつ keras初心者 ■ kerasとは python で書かれた高水準のニューラルネットワークライブラリ。 (keras公式) もっとわかりやすく言うと... ディープラーニングを自力で全部作るのは大変。 でも、kerasを使うと簡単だよ！ ■ kerasコーディングの流れ データを用意する。 モデルを構築する。 モデルにデータを学習させる。 モデルを評価する。 ※モデルとは、デ