Convolutional Neural Net で CIFAR-10 を識別してみる - まんぼう日記
最近ちまちま研究に勤しんでるたかたかです．8月中旬から9月上旬は書き入れ時やから今のうちにあれもこれも…といろいろ手を出して，ちょっとしっちゃかめっちゃかな感じ．で，自分の研究ネタを煮詰めて行くような気合（？）のいることやる気せえへんかったんで， NVIDIA cuDNN – GPU Accelerated Deep Learning をインストールする作業に逃避しようとしてみました（ cf. Theano で GPU 使って Convolutional Neural Net - まんぼう日記 ）． そしたら，ダウンロードするには NVIDIA Developer として登録することが必要で，その際に登録フォームに使用目的なんかを書いてしかもその審査を受けなあかんということでした．先週金曜の午後に登録しましたが，まだ返事来ません．手作業ちうことか？ アメリカ西海岸が月曜朝を迎えるまで待つ
Kaggle CIFAR-10の話 - デー
以前、Kaggle CIFAR-10 に参加していると書きましたが、これが2週間ほど前に終わりました。コンペはまだ Validating Final Results の状態なのですが、2週間たっても終わらず、いつ終わるのか謎なのと、多分結果は変わらないと思うので先に書きます。 CIFAR-10は、次のような32x32の小さな画像にネコ、犬、鳥など10種類の物体が写っているので、与えられた画像に何が写っているか当てる問題です。 （Kaggle CIFAR-10のデータセットは、通常のCIFAR-10と結果の互換性がありますが、チート防止に画像のハッシュ値が変わるように改変されているのと、テストセットに29万枚のジャンクイメージが含まれています。） 自分の結果は、0.9415 (正解率94.15%)で、Classification datasets results によると、state-of-
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