ZENKEI AI FORUM 2020/01/31
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２０２０年１月３１日、金沢で開催の「ZENKEI AI FORUM」での、わたしの発表のスライドです。 https://www.zenkei.com/ai-seminar/
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- 1. ZENKEI AI FORUM 2020年1月31日 ITビジネスプラザ武蔵 4F オープンサロン「CRIT」
- 4. これからの 予定 • 毎月１回、午後６時半から９時まで、 開催予定 • ２月２８日（金曜日） • 変更などあったら、 オンラインフォーラムなどで お知らせします • 併せて、発表者も絶賛募集中です！ • 話題は AI に関連していれば なんでも結構です • お気軽にお問い合わせください • ai-forum@zenkei.com
- 9. 浮世絵コンペ
- 11. 浮世絵作家クイズ 0 1
- 12. 浮世絵作家クイズ 2 3
- 13. 浮世絵作家クイズ 4 5 6
- 14. 浮世絵作家クイズ 7 8 9
- 15. 正解発表、作家０
- 16. 正解発表、作家０ 歌川広重
- 17. 正解発表、作家０ 歌川広重
- 18. 正解発表、作家０ 歌川広重
- 19. 正解発表、作家１
- 20. 正解発表、作家１ 葛飾北斎
- 21. 正解発表、作家１ 葛飾北斎
- 22. 正解発表、作家１ 葛飾北斎
- 23. 正解発表、作家２ 勝川春章
- 24. 正解発表、作家３ 窪俊満
- 25. 正解発表、作家４ 喜多川歌麿
- 26. 正解発表、作家５ 歌川国貞
- 27. 正解発表、作家６ 鈴木春信
- 28. 正解発表、作家７ 柳々居辰斎
- 29. 正解発表、作家８ 鳥居清長
- 30. 正解発表、作家９ 楊洲周延
- 31. 東洲斎写楽はない？
- 33. 浮世絵コンペ 結果
- 34. 浮世絵コンペ 結果
- 35. モデル
- 36. モデル
- 37. モデル
- 38. Kannada コンペ
- 40. EDA
- 41. Kannada コンペ 結果
- 46. Bengaliコンペ grapheme 総数： 1295 予測は以下について行う • Roots (168 種類) • Vowels (11 種類) • Consonants (7 種類)
- 48. Bengaliコンペ
- 50. （２０１９年９月２５日のスライドから） 最近の話題から fast.ai 2019 Part 2 (Lessons 8 ~ Lesson 14) Transfer Learning (BatchNorm について) Optimizer (LAMB, RAdam, LookAhead, Ranger) Data Augmentation (Mixup) Loss 関数 (Label Smoothing) zenkei_ai パッケー ジを github に 公開！
- 51. ２０２０年版 最近の話題から Mish Manifold Mixup Antialiased CNNs GeM Pooling Pseudo Labeling Emsemble Learning
- 54. Mish
- 55. Mish
- 57. 例）Mish + XResNet 実装例： Adam+Mish.ipynb cf. https://github.com/muellerzr/fastai-Experiments-and-tips
- 58. Mish 比較 Bengali コンペ • 感覚的には、とても良い！ • 追い込んでいると、 一部、少し悪くなるものもある？
- 60. Manifold Mixup
- 61. Mixup
- 62. Mixup
- 63. Mixup
- 64. Manifold Mixup
- 65. 自分で組み込んでみた • Mixup https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10 • ベースモデル（Mish + DenseNet by Iafoss） https://www.kaggle.com/iafoss/grapheme-fast-ai-starter-lb-0-964 • Manifold Mixup https://github.com/vikasverma1077/manifold_mixup
- 67. Bengaliコンペで実験中 • Mixup (α=1) が今のベスト • Mixup のパラメータ α=1 が α=0.1 より良い（？） • Manifold Mixup は (Input) Mixup より悪い（？） • Manifold Mixup のパラメータ （調査中）
- 69. Antialiased CNNs
- 74. GeM Pooling
- 75. GeM Pooling
- 81. ２０２０年版 最近の話題から まとめ Mish とても良い！ Manifold Mixup Mixupは良い Antialiased CNNs 良い。 GeM Pooling よく分からない Pseudo Labeling よく分からない EnsembleLearning とても良い！ ? ?