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debugging with sixth sense

Deep Learning From Scratch

コード読みの材料を、ということで 3 章以降を自炊のスキに再度確認しつつ、材料を整理する方向で対応なメモを以下に控え。

3 章

いきなり 3.6 なソースを確認してみるとどうなるか。3.6.2 は ch03/neuralnet_mnist.py な模様。ここでは学習データは既に存在するものとして、どうやって推論してるか、がイメージできれば良いのかな (ソースから)。

ここではなんとなく

  • get_data 手続き
  • init_network 手続き
  • predict 手続き

について、あるいは .pkl が戻すオブジェクトを見てみるとか? ってあたりで色々確認可能な部分があるのかどうか。pdb も使うのかどうか。

1
import pdb; pdb.set_trace()

なのか。

4 章

重みパラメータの値をデータから自動で決定するさま、を確認できれば良いのかどうか。手を動かす前のメモってことでご容赦頂ければ有り難いです。

  • 特徴量の抽出とそのパターンを学習
  • 特徴量か、ここでは画像にフォーカスされているけど、他のケイスではどうなのか
  • 損失関数について
  • 勾配について

で、4.5 に至るのですがここまでをどうしたものやら。とりあえず

  • TwoLayerNet というクラスが ch04/two_layer_net.py として出現
  • ミニバッチ学習なクラスが ch04/train_neuralnet.py として出現

書籍を確認しつつ、このあたりを掘削しつつ実行してみつつ、なのかどうか。

5 章

実装、は 5.7 節。ここでも実装は以下を確認、なのかどうか。

  • ch05/two_layer_net.py
  • ch05/train_neuralnet.py

ここではこの章のトピックな部分をきちんと押さえないと微妙なはず。

いったん休憩

以降についても書籍確認しつつアイデアを控えておく方向です。ちなみに自炊は明日 (つうか今日) なのでその時に色々確認しつつ、な予定。

追記

Jupyter-notebook の使い方、も確認しつつ、なのかどうか。

そういえば

.ipynb なファイルって実習課題な提出ファイルとして重宝しているらしく。

もひとつ

これ、何なのか。

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