勉強会趣旨

ディープラーニング・フレームワークの使い方を、参加者同士で教え合う勉強会です。

参加者は事前に各回のテーマを各自で実装お願いします。得意なフレームワークで実装ください。

この会をきっかけに勉強を始めたフレームワークでも結構です。

勉強会当日に、実装したソースコードを本人から解説いただきます。

事前にGitHubや御自分のブログにソースコードをアップいただけると、円滑に発表いただけます。

勉強会内容

• 参加登録時のアンケートで使用するフレームワークを回答ください
• 参加者各位は、事前に下記テーマを実装ください
• 当日冒頭に話し合いでフレームワークごとに発表者を一人決めていただき、発表者から本人が実装したソースコードを解説いただきます
• 発表しない方も、発表者の発表中に適宜、補足説明をお願いします
• スライドの準備は必要ありません

テーマ

• 実装内容: 学習、学習曲線の可視化、ネットワーク図の表示、推論
• データ: MNIST
• タスク: 10クラスClassification
• ロス関数: softmax cross entropy
• ニューラルネットワーク・アーキテクチャ: Conv(ch.32)-ReLU-Pooling-Conv(ch.64)-ReLU-Pooling-FullConnection(unit256)-ReLU-FullConnection(unit10)-softmax
• アーキテクチャ詳細:
  • Convolution フィルタ3x3、ストライド1、パディング1、Heの初期値
  • Pooling MaxPooling、フィルタ2x2、ストライド2
  • FullConnection Heの初期値
• 上記で指定されていない箇所は、参加者各位で自由に実装ください（optimizerの種類など）

タイムスケジュール

会場

会場は以下の場所となります。

東京都中央区日本橋3-3-13 永沢ビル3階301号室② https://goo.gl/Ae13bD

なお、当会場はセキュリティの観点で、不特定多数の人が入れないようになっています。 つきましては、ビルに到着しましたら、３Ｆまで階段で上がっていただき、「リノフト会議室・セミナールーム」という案内に従って進んでください。 ３０１という部屋の前に到着したら、右側にある内線で「リノフト②」を呼び出してください。中から担当者が迎えに伺います。

画像付案内が以下URL先にありますので、併せてご覧ください。 https://linoft.com/img/room/%E2%91%A1.jpg

会場にはプロジェクター接続のHDMI、VGAケーブルが用意されています。

主催者側でHDMI→micro HDMI、VGA→Mini DisplayPortの変換ケーブルを用意します。

想定参加者

• フレームワークを使って御自身で実装が可能な方
• Keras、MXNet、ReNorm、nnabla、Deeplearning4jユーザーの方、歓迎します
• フレームワーク初心者向けです。既に様々なフレームワークをすべて上級レベルで扱える方には内容不十分かもしれません

その他

• 複数のフレームワークを使える方は、ユーザー数の少ないフレームワークで実装いただけると助かります
• 参加者同士で学習結果の精度を競い合う目的はありません。lossが収束していなくても結構です
• ご不明点等ございましたら、当ページのコメント欄を活用ください

キーワード

ディープラーニング、深層学習、chainer、TensorFlow、pytorch、Keras、MXNet、ReNorm、nnabla、Deeplearning4j