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司会）・書記）
開始）13:10・終了） 16:30
欠席） 遅刻）
議事録
辻さんの発表
- (蒲田)
- (石井)
- 終わっている
- (海野)
- 12月に
- (佐藤)
- 2章の途中
- (氷見)
- (山本)
- 実際にシステムに組み込んだ場合、学習の速度はどのくらい速くなるのか
- 正確にはわからない。確認する。
- (伊藤)
- 更新したベクトルとレシピのベクトルを比べてどちらのほうがいいのかで使っている
- (松村)
- 高いほうがいい
- (山崎)
- 3次元だと無限に表せられるから
- (レネ)
- 載せていない
- αはもとの、ガンマはだめなところからどのくらい離れるか
- 新しい論文を探してみる
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佐藤さんの発表
- (蒲田)
- コードのミスではないのか, 他の論文と比べても結果はいいのか
- 使うモデルによって誤差が違う. 使ったモデルの指標とするために通常だとどのくらいの誤差が出るのかの結果が上の青のグラフ２つ. コードのミスがないといいきれない
- できている
- (海野)
- 引き継ぎ
- (氷見)
- 横軸は学習のステップ数, 縦軸は誤差の大きさ
- (辻)
- したいことは以前まで検証したこと、パラメータを削減する機能を省いての検証をした。前回までとの違いは大きいブレがあること。滑らかに進むことがいいこと。
- 作りたいものは作った。結果としてはよかったが、基本的にはありえない。何が精度をよくしているのかを確かめている.削減する機能を外しただけでブレが起きたかがわからない。滑らかに終わる分にはいい.
- 次は削減のみで検証してみる
- (山本)
- 前回は余分なものを排除があったが、今回はそれを外していて収束を速める機能のみで行った、損失の最小値は小さいが、ブレが大きい
- 収束を速める機能だけだとロスは減っていく、プルーニングと
- 比較的考えにくい
- (石井)
- 本論を考えると, 半分くらい
- (松村)
- 第一条件として滑らかだといい. 山や溝があるのは好ましくない. 次に全体として誤差が小さいといい.
- (山崎)
- 最後のスライド, 何回繰り返しても同じように山が出るのか
- まだ1回しか試していない, 繰り返せば違う結果が出るかもしれない
- (伊藤)
- 損失が出るのはよろしくない, 少ないほうがいい.
- (レネ)
- まず, イメージが前回と同じ. ２つのグラフは何を比較
- ２つのグラフは手法が違う. 何が原因なのかを示すために検証を行った
- 山の部分を除けば, 損失が少なく良いグラフ. 例えば, 通常のやり方だと平均すると1.3から1.4の損失だが, 今回の場合だと山の部分を除けば, 0.05あたりから0.1の間のなめらかなグラフになっていて, 前回のグラフと近しいグラフになった. あとは山の部分が分かればいい
- 理論の話かもしれない. 論文を調べて. 来週の打ち合わせで説明して. 水曜日までに結果はどのくらい
- 削減の機能だけをつけたやり方
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さんの発表
- (蒲田)
- (海野)
- (佐藤)
- (氷見)
- (辻)
- (山本)
- (石井)
- (松村)
- (山崎)
- (伊藤)
- (レネ)
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さんの発表
- (蒲田)
- (海野)
- (佐藤)
- (氷見)
- (辻)
- (山本)
- (石井)
- (松村)
- (山崎)
- (伊藤)
- (レネ)
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さんの発表
- (蒲田)
- (海野)
- (佐藤)
- (氷見)
- (辻)
- (山本)
- (石井)
- (松村)
- (山崎)
- (伊藤)
- (レネ)
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