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cvpaper. challenge, profile picture
Uploaded bycvpaper. challenge
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研究効率化Tips Ver.2

The document outlines strategies for enhancing research efficiency, emphasizing the importance of effective literature review, management skills, and collaborative efforts among researchers. It discusses two main methods for skill enhancement: learning from peers and leveraging online resources, while highlighting the challenges and advantages of each approach. Additionally, it provides insights into the dynamics of various research labs, communication practices, and the value of sharing knowledge across institutions.

Technology◦
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研究効率化 ips ver2
 作成者 中村 凌，監修 片岡 裕雄

自己紹介
 中村 凌 福岡大学 藤木・田中 研究室 D1 / 産総研RA　/　cvpaper.challenge HQ cvpaper.challenge - 研究効率化Tips， - CCC2021プログラム運営 研究テーマ ：背景学習による対象領域抽出，文脈外行動認識 なかむら　　 りょう : ryo123456789098←絡んでもらえると嬉しいです 

cvpaper.challenge: 論文激増時代を駆け抜ける研究コミュニティ
 • 日本 分野を強くするチャレンジ
 ◆ 論文読破・まとめ・発想・議論・実装・論文執筆に至るまで取り組む
 urvey ember: 850+ 名
 esearch ember: 65+ 名
 （産総研/筑波大/電大/早大/慶大/東工大/東大/広島大/奈良先端大/大阪大/九州大/中部大/横国大/芝浦工大/ 会津大/ / - /ユースコミュニケーションズ） 
 年間3,000+本 論文まとめ
 全て eb上にて無料公開
 年間数十本 会議論文採択
 含 / / / / / / / 
 年間２回 網羅的サーベイ
 分野 今を映し, トレンドを創る挑戦
 cvpaper.challenge 研究プロジェクト例
 人を見ない人物行動認識 
 16 ward
 i 16若手奨励賞 
 ynamic ashion ultures 
 17学生奨励賞
 実画像を用いない事前学習
 20 est aper . . 3 - es ets- y orch
 18/ it ub世界2位
 そ 他多数 roj.が推進中 
 : http://xpaperchallenge.org/ 
 witter: paper halleng
 多読/精読により知見獲得
 学生 トップ会議投稿&参加
 網羅的動向把握からテーマ考案 

研究者に （最新研究に問わず）様々なスキルが求められる
 ● 研究を効率よく進める際に求められるスキル 
 ○ 文献調査
 ■ 論文を効果的に読む力 ( 読，精読) 
 ■ 文献管理力
 ■ 英語力 (情報や文献調査 幅が広がる→欲しい情報にすぐアクセス) 
 ○ 実験
 ■ 研究推進力 (目的を達成する力) 
 ■ プログラミングスキル 
 ■ 実験結果管理力
 ■ プログラム管理力
 ○ 論文執筆力
 ■ テクニカルライティング 
 ■ 書きたいことをまとめる力 (思考 整理) 
 ○ 組織運営
 ■ ラボ運営力
 ■ 学生 ＆ 後輩指導力 
 ■ ミーティング 進める力 
 ○ そ 他
 ■ タスクマネジメント (タスク 管理や進め方) 
 ■ セルフマネジメント (メンタル 保ち方，継続的な勉強)などなど 

研究者 ど ように効率良くスキルを高めている か？
 ● 方法パターンとして 2つ
 ○ 上司（先生や先輩）や周囲 友達から教わりスキルを高める方法 
 ○ インターネット等 知識（ナレッジ）を試験してスキルを高める方法 
 上司や友達から教えてもらう方法 インターネット ナレッジを試験する方法 ● 良い点 自分 課題に対して教えてもらえる 　効果的アドバイスがもらえる ● 悪い点 ナレッジが新しくならない 　古い情報 押し売り 場合も．． ● 良い点 ナレッジが新しい 　最新 方法で自己スキル高めることができる ● 悪い点 ナレッジ獲得 コストが高い 　良いナレッジを探索する必要があるため大変 良いナレッジを得るに 2つ 方法 バランスが良いと 効果的にスキルを高めることができる
バランス 良くスキルを高める方法と ？
 ● 様々な組織とナレッジを共有・議論することが大事 (前方法 中間点)
 ○ 理由
 ■ 各組織単位が良いナレッジを獲得するために試行錯誤している で
 ナレッジ 質が高い（ナレッジ 質が高い）
 ■ 別 組織 人から新しいナレッジを教えてもらえるため
 ナレッジ 収集コストが低い
 ■ 質 高いナレッジと 比較ができるため，ナレッジ探索 コストが下がる
 しかし，，， ● 実施するために 課題がある ○ 多様な組織でナレッジを共有・議論する場がない ○ 多様な組織と連携したり，研究者間で仲良くなってたりしないと難しい
課題に対してcvpaper.challengeでナレッジ収集を実施
 ● cvpaper.challenge 強みとして 
 ○ 多組織 方が所属しているため連携しやすい 
 ■ 産総研，筑波大，早稲田大，慶應大，東京電機大，奈良先端大，東 大，九大，阪大など
 ■ 九州から関東県 メンバーが所属 
 
 ● 課題へ 取り組みとして研究効率化 ips 資料を公開
 ○ 研究者だけでなく企業 方々にも大変反響がありました
 　　（大変ありがとうございました）
 ● cvpaper.challengeで 効率化に関するナレッジ 質を高めるべくナレッジ 収集，資料 updateを実施
 スキルを高めたいと思う志 高い人持つ方々へ 大きな価値を届けることができれ 幸いです https://www.slideshare.net/cvpaperchallenge/cvpaperchallenge- tips-241914101
謝辞
 ・本資料 多大なる御助力により作成することができました
 
 協力をしてくれた方と支えてくれた方に多大なる感謝を!!
 ・産業技術総合研究所 片岡裕雄
 ・福岡大学 藤木・田中研究室 中村凌
 ・九州大学 内田・備瀬研究室 西村和也
 ・東京大学 佐藤洋一研究室 近藤佑亮
 ・cvpaper.challenge / rp.
 ・産業技術総合研究所 鈴木亮太
 ・株式会社ユースコミュニケーションズ
 ・ - cholar enomoto
 ・株式会社 古澤嘉久
 ・東京電機大学 中村研究室 
 ・岐阜大学 加藤研究室 相澤先生(前所属)
 ・筑波大学 佐藤雄隆研究室
 ・慶應技術大学　青木研究室 
 ・奈良先端大 中村研究室 品川先生
 ・早稲田大学 尾形研究室 千葉直也
 ・中部大学　藤吉・山下研究室 荒木諒介
 ・早稲田大学 森島研究室 (綱島秀樹，森島先生)
 企業 作業効率化から学ぶために企業 方にも協力いただきました
研究効率化 ips
 東京電機大学 中村 研究室
 
 

1. 研究室概要
 
 2. 報告・連絡・相談 (報連相)
 
 3. 先生 スタイル

研究室概要: 構成員紹介
 ● 構成員
 ○ 教授: 中村明生
 ○ 博士3年生: 1人, 修士2年生: 10人, 修士1年生: 8人, 学 部4年生:12人(合計: 31人)
 ● 大学院へ 進学率が高いため構成員数が多い
 ● 大学院生と学部生で研究グループを構成
 ○ そ ため先生 グループに指導し、細かい部分 大学 院生が補強

研究室概要: 雰囲気
 ● 構成員数に対して研究室 スペース狭まいためか、学 生同士 仲が良好
 ○ 譲り合い 精神等が働いている かもしれません 
 ● 学生同士だけでなく先生とも懇意にしていただいてい る

報告・連絡・相談 (報連相): ミーティング
 ● 週に1回先生と学生全員でミーティングを実施
 ○ 構成員数が多いため工夫が必要
 ■ 月例: 研究室 全員に自分 研究をプレゼン
 ■ 週報: 論文形式で今週 進捗を報告
 ■ 代表者発表: 各研究グループ メンバーが一人一スライ ドで週 成果をまとめてグループリーダーが発表
 ● 報連相 場をここでもうけているが、それ以外で相談 が必要な時 粘り強く教員室へ訪問することが大事
 ( を弁えて)

報告・連絡・相談 (報連相): 情報 共有(1/2) 
 ● 些細なことから重要なことまでありとあらゆるも を報 連相
 例. 学会 予定・就活 連絡・研究 報告・相談ごと etc…
 
 研究室イベントなどを 
 oogleカレンダーにて共有 
 研究班内や全体に対して 
 lackなどで研究 相談や情報共有 

報告・連絡・相談 (報連相): 情報 共有(2/2) 
 
 ● 中村研に関連ありそうな情報や話題性 ある研究など を学生同士で共有
 
 
 オススメ 本を共有 
 手法 紹介

先生 スタイル
 ● 学生に 謙虚であり積極性 享有をして欲しいと考え ている
 ○ 学生 成長を強く願っている
 ● 常に学生 cvpaper.challengeへ 参加に寛容
 ○ 様々な物事に貪欲に取り組んで欲しい

相澤宏旭
 現所属：広島大学 栗田研究室
 前所属：岐阜大学 加藤研究室

岐阜大で ips：学生主体 勉強会 開催 地方国立大だとやる気も能力も様々… 知識 共有とモチベーションUPを目的として学生主体 - 輪読会 - CVPR・ECCV読み会 - 深層学習ノウハウ共有会 - おすすめ ライブラリをおすすめし合う会を実施
岐阜大で ips：研究室で 論文まとめ 作成 cvpaper.challengeを真似して 研究室内 論文まとめを実施 ReadingList + スライド作成 現在3年目で約1000本近い内部資料 となっている
研究効率化 ips
 筑波大学 佐藤 雄隆 研究室
 
 
 

研究テーマ相談時に1ページサマリを作成
 ● 論文 内容を
 スライド1枚で要約
 
 ● 全体が把握しやすい
 ● 短時間で内容が分かる
 
 ● cvpaper.challage・
 研究室 で使用

オンラインストレージで資料を管理
 ● ne riveで資料を管理
 ● 歴代 先輩方 
 論文や発表資料が
 置いてある
 ● バックアップや
 過去 実験 参照，
 修論参考等に使用
 https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/one drive/online-cloud-storage
.ssh/configを設定して楽にssh
 ● 素 sshコマンド
 
 
 毎回入力する 大変
 
 ● ~/.ssh/configに
 設定を記述
 
 
 
 ● sshコマンドを入力
 Host 好きな名前 HostName ホストネーム User ユーザネーム IdentityFile 秘密鍵 パス $ ssh -i 秘密鍵 -l ユーザネーム ホストネーム $ ssh 好きな名前
場合
 ● 一般的なログイン方法
 ○ まず 以下 コマンドを入力
 
 ○ 次に別 ターミナルを開いて以下 コマンドを入力
 
 
 ● 長い入力を2回も求められる ＆ 2窓必要
 $ ssh -i /path/identity_file -L 10022:es:22 -l username as.abci.ai Enter passphrase for key '/path/identity_file': <- パスフレーズ入力 $ ssh -i /path/identity_file -p 10022 -l username localhost Enter passphrase for key '-i /path/identity_file': <- パスフレーズ入力
場合でも.ssh/configで楽に
 ● roxy umpを利用
 ○ ~/.ssh/configで roxy ump 設定をする
 
 
 ○ ターミナルで以下 コマンドを入力
 $ ssh abci Host abci HostName es <- アクセスサーバー User ユーザ名 IdentityFile 秘密鍵 パス ProxyCommand ssh -i 秘密鍵 パス -W %h:%p %r@as.abci.ai <- インタラクティブノード ServerAliveInterval 15 <- 自動的にログアウトする を防ぐ
キー 割り当てを変更する
 ● aps ock → trl or sc
 ○ trl: ショートカット 入力が楽
 ○ sc: vim モード変更に便利

キー 割り当てを変更する
 ● 無変換 / 変換 → 英数 / かな or ack pace / nter
 ○ 英数 / かな: 素早く英語と日本語 入力変更
 (mac 日本語配列で 標準？)
 ○ ack pace / nter: 右手小指が楽

研究効率化 ips
 慶應義塾大学 青木研究室 

英語論文周り 便利ツール(川野)
 ● DeepL(https://www.deepl.com/translator) ○ 言わずと知れた翻訳ツール ○ 最近 ワード，パワポ 翻訳にも対応した ちなみに読み方 ディープエル
研究が詰まったときに質問チャンネルで質問すると先輩方が助 けてくれる．
 →解決 糸口が掴めることも多々ある
 →研究効率 ！！
 スラック 質問チャンネル (川野)

英語論文周り 便利ツール(川野)
 ● Langsmith(https://editor.langsmith.co.jp/) ○ 英文を自然な言い回しに変換してくれる ○ 有料プランだとCV向けに変換することもできる
英語論文周り 便利ツール(川野)
 ● grammarly(https://www.grammarly.com/) ○ スペル，文法ミスを校正してくれる ○ DeepLと組み合わせるとかなり自然な英語が書ける
英語論文周り 便利ツール(川野)
 ● Linguee(https://www.linguee.com/) ○ 自然な言い回しを提案してくれる ○ DeepLと同じ会社が運営
ropboxで情報が整理されている (長崎)
 ☆研究室内で資料を共有すること 情報収集をする上でとても有効 
 （特にこ ご時世で なおさら重要） 
 
 ☆効率よく資料を共有するに ？　⇨　 共有クラウドストレージを使用する 
 
 
 青木研究室で ropboxを通して様々な情報を共有している 
 
 例え ...
 ● ミーティングで使用されたスライド 
 ● 先輩方 論文
 ● 参考書籍　など
 
 ropboxだけで なく，他にも oogle riveやi loudなど色々なストレージがある！ 
 https://www.dropbox.com/ja/features
【 ource raph】ソースコードを読む（長崎）
 ● 提案手法を実装する上で他リポジトリを参考にすること 多い ● しかし，複雑なリポジトリもあるため中々コードを読む が難しい ● GitHubにも定義ジャンプ あるが少々微妙 ➡　SourceGraphを使おう！ SourceGraph ✓ 定義ジャンプ・参照ジャンプがスムーズ ✓ 検索性能が柔軟 ✓ 関数 コミットログまで見れる ✓ 左にコードツリーがある で便利 ✓ GitHubからすぐ飛べる ✓ Chrome 拡張機能が提供されている で簡単に使える Chrome拡張機能 インストール こちら
もろもろ 自動化 (笠井)
 研究におけるほとんど 時間 、データ解析・日常的なタスクになります
 ● 自動化することで得られるメリット 多い！
 ○ 再利用することで再現性が担保される（データが消えても大丈夫）
 ○ プログラミング・エンジニアリング力がつく
 ○ ミスが減る
 
 ● 主な使用技術
 ○ hell script, ython など 得意なも どれでもよい

自動化できること① hell cript
 ● 学習が終了したら次を実行する
 ● 並列で学習を行う
 ● データ 前処理方法を記載
 ● 実験 経過が保存できる
 （再現性を担保できる）
 便利コマンド
 jq ( パース)
 nohup (バックグラウンドで実行)

自動化できること② ソースコード チェック
 ython ユーザー向け：
 ● unittest … 関数 入出力をサンプルを与えてテストすることが可能
 ● mypy … 静的型チェック

自動化できること② ソースコード チェック
 ython ユーザー向け
 
 ● ython でも型チェック 結構細
 かくできる
 
 ● 力も借りてバグ発見スピー
 ドを向上させよう！

自動化できること② ソースコード チェック
 ithub ctions 上でテスト実行
 ど コミットでコードが壊れたか、どこで治ったか一眼でわかる！！

論文 読み方 共有 (小暮)
 ● 論文ってどういう風に選択して読め いい ？
 ○ 研究室に入った かり 学部４年生 必ず思う疑問．
 ○ 自分 研究 分野だと何 タスクに該当する？
 
 企業と 共同研究が多い青木研で よく聞かれることが多いです...
 (企業側や自分がやりたいこと 分かるけど、先行研究 ある？)

論文 読み方 共有 (小暮)
 ● 学部4年生向け 論文 読み方講習会 実施

論文 読み方 共有 (小暮)
 ● 論文読み モチベーション維持→論文サマリ 作成
 タスク別にタグ付けもできる で便利 &増えていくと楽しい
論文 読み方 共有(小暮)
 ● 論文ってどういう風に選んで読め いい ？ ○ 研究室に入った かり 学部4年生が必ず思う疑問． ○ 研究テーマ 決まったけど，そ 研究 何 タスク？ 企業と 共同研究が多い青木研究室で ，よく聞かれることが多い． 自分たちがやりたいこと 分かるけど，先行研究 ある？ 調理行動 分類 研究をする！ 行動 認識?分類？ Action Recognition? 論文が多すぎて分からない ...
論文 読み方 共有(小暮)
 ● 学部4年生向け 論文 読み方 講習会を実施 ○ 英語 長文 読み慣れていないとしんどい． ○ 何故先行研究を知る必要がある かを学ぶことが重要！ なんで論文を読む か？どう探す か？ 論文 管理方法を含めて解説するチュートリアルを実施 .
論文 読み方 共有(小暮)
 ● 論文を継続して読むため 取り組み : 論文サマリ 作成 GitHub issueに読んだ論文 メモをまとめておく． タグを使って研究タスクごとに管理，後々読み返す．
青木研 サーバー (高橋)
 ● 優れた研究 優れた実験環境から 生まれる！
 
 ● 青木研で データ用サーバと計算用 サーバを用意
 →データサーバ 計算サーバにそれ ぞれマウントされており，データセット 共有が容易
 
 ● を使用することにより，外部から でも実験を行える

● 計算用サーバ
 ○ メンバー 数だけdocker コンテナを用意しているため，自由に環境構築が 可能！
 ○ jango アプリによる consoleで，誰がど を使用しているか一目で わかる→便利&研究モチベ 
 青木研 サーバー (高橋)

実験 効率化 (石川)
 以降スライド コピペ

51
 実験効率化 tips
 青木研究室 2 石川裕地

目次
 1. 効率よく実験を回す
 - argparse x yaml x dataclass
 
 2. 綺麗なコードを書く
 - formatting (black / isort)
 - 循環的複雑度 / 認知的複雑度
 - pre-commit / flake8 について
 52

深層学習 実験で …
 • ハイパーパラメータが多い
 
 例) 学習率, ネットワーク構 ，重み
 
 
 • blation tudy が必要となる場合
 
 手法 どこが有用であったか 検証
 
 例) 手法 ，手法 ，手法 三つを組み合わせた手法を提案
 53
 ( , , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( ) ( ) ( ) これら 比較 が見たい
54
 実験 数が膨大になる！

55
 大量 実験をどう回していくか？
 実験設定 / 結果を管理していくか？

56
 どうやって実験設定 管理をしていますか？

57
 一番ダメな例

ハードコーディング
 58
 train.py ※疑似コードです
ハードコーディング
 • ハイパラなど 実験設定を.py ファイルに直書き
 
 • (結果を手書きで記録！？)
 
 
 ダメな理由
 • 学習が終わるた に手作業でコードを修正する必要がある
 • ど 実験設定でど 結果が出たかをそ 都度メモする必要がある
 • ヒューマンエラーが介入する可能性が高まる
 (何らか ファイルに出力すれ 問題 ない)
 
 59

60
 実験をたくさん回すときどうする ？

パラメータを
 書き込む
 61
 実験を回す
 パラメータと実験結果を どこかに記録
 パラメータを
 書き込む
 実験を回す
 ...

1回1時間で終わる実験を，あと一日で20回回さないといけない 
 しかも使える 一つ…
 
 62
 こんなときどうする…？
 実験が終わる1時間ごとに
 コードを修正，結果と設定 記録を行う必要がある
 
 🤮

63
 解決案1: コマンドライン引数

コマンドライン引数
 コマンドラインからプログラムを実行する際に変数を指定できる 
 argparse というライブラリが用いられることが多い 
 64
 batch_size が 64, epochs が 64, lr が 0.1 
 としてtrain.pyを実行できるイメージ 
 ※ 実際に ちょっと異なります 

コマンドライン引数
 良い点
 • 元 コードをいちいち変更する必要がない
 
 → 今 実験が終わってから，実験を回し直す必要がなくなる
 行いたい実験をshell script に書き連 るだけで良い
 65

コマンドライン引数 良くない点
 • 引数 情報を保存するために，何かコードを書く必要がある
 参考] https://qiita.com/tamflex/items/3147f3403e2b809692de
 
 • 引数 情報 保存先も都度変えないといけない
 保存先も argparse で指定？
 
 • 引数が増えたときにいちいち書く が面倒
 66

解決案2: argparse × .yaml file

argparse × yaml file
 必要なパラメータ 情報を .yaml file に書き込み
 argparse によってそ yaml ファイルを指定する
 68
 config.yaml ※ json file でもいいと思います 

argparse × yaml file いい点
 • コマンドライン引数がスッキリ
 
 • パラメータ 保存も簡単
 
 • 結果を yaml fileと同じディレクトリに保存するようにすれ 
 パラメータと結果 管理も簡単
 
 • 自動的に yaml file を作ることも可能

.yaml file 作り方
 • key: value 形でファイルに記述する
 
 • value 型 自動で判別してくれる
 
 • コメント 無視される
 
 • (ネストもできる)
 
 • python上でyaml file を読み込むと
 辞書型として扱われる
 

読み込む方法
 1. import yaml
 
 2. 
 
 
 3. “epoch”] で値を参照できる
 71
 config file パス 

個人的に …
 キーを指定する がめんどくさい
 (かっことダブルクォートを書く が渋い)
 
 
 
 addict というライブラリを用いて，
 辞書 キーをアトリビュート ように指定する

argparse × yaml × addict ダメな点
 • 設定を読み込んだ変数がミュータブル
 
 • 型が所望 も かどうかを確認をしてくれない
 
 • 設定 過不足を検出できない
 
 • (addictだと) 存在しないキーも参照できてしまう
 
 • (addictを用いると)外部パッケージに依存
 
 73

74
 解決案3: argparse × .yaml file x dataclasss

dataclass
 • python3.7から追加された機能
 • クラス 定義を端的にかける
 • 型 情報を追加でき，構 が見やすい
 • イミュータブルにできる
 
 75

argparse × yaml × dataclass 良い点
 • 設定を読み込んだ変数がイミュータブル
 
 • 型 確認ができる
 
 • 必要な変数が一目瞭然
 
 • 設定 過不足を検出できる
 
 • 外部パッケージに依存しない
 
 自分 実装:
 https://github.com/yiskw713/pytorch_template/blob/master/src/libs/config.py 
 
 config 自動生成 実装もあります． 
 https://github.com/yiskw713/pytorch_template/blob/master/src/utils/make_configs.py 

hydraと比べて…
 • configで必要な変数が簡単にわかる
 • hydraだと変数が抜けていても確認できない？
 
 • 型 確認ができる
 
 • 関数に`cfg`を渡す 良くない
 • 関数に必要な変数がわかりにくい
 
 • 外部パッケージに依存しない
 
 https://ymym3412.hatenablog.com/entry/2020/02/09/034644
 全然使ったことない で間違ってたらすみません

78
 argparse × yaml × dataclass を使って実験設定を管理

79
 実験結果ってどう管理する？

実験結果 管理方法
 • 紙媒体
 - めんどくさい
 - ヒューマンエラー
 
 • csv とかに書き込む
 - 一番シンプル？
 - 可視化とかが地味にめんどくさい
 
 • tensorboard
 - 一発で可視化してくれる
 - いちいちリモートサーバーに行かないといけない
 - 重い
 - events.out.tfevents.* ファイルが邪魔
 

何か良い方法ない？

eights and iases ( & )
 • web上に実験結果を保存できるサービス
 
 • 個人利用・アカデミック利用 200 まで無料 
 
 • 実際 学習ログを見せます
 
 
 https://www.wandb.com/

& でできること
 • 実験ログ 記録
 - 画像や音声，動画，点群なんかにも対応
 - 後から ダウンロードも可能
 
 • 引数 一括管理 (辞書ライクなオブジェクトなら )
 
 • 実験設定ごと 比較，ハイパラ 比較，影響度や相関など 解析
 
 • ithub で commit 管理
 
 • や 稼働率，メモリなど モニタリング
 
 • モデル gradient 可視化，モデル自体 保存(ローカル も が不要になる)
 
 • terminal上 出力も確認できる
 
 

& スマホで実験結果を確認できる！
 ウェブ上に結果がある で，
 ネットワークにつながれ 確認できる
 ※ クラウドにデータが飛 される で注意 必要
 84

lack と 連携も可能
 実験が終わったり，途中でエラーを吐いたりしたときに通知を飛 すように設定で きる

& 使い方
 1. https://app.wandb.ai/ にアクセスして sign up
 
 2. pip install wandb
 
 3. wandb login で端末上でログイン ( ey を入力)
 
 4. コードをちょっといじる
 86

コード 書き方
 2. wandb.init
 実験 情報を書き込む 
 87
 3. wandb.watch
 モデル 勾配とかを見る 
 4. wandblog
 保存したい値を書き込む 
 config … 辞書ライクなオブジェクト 
 e.g. argparse, yaml, dict, addict. ict 
 project … プロジェクト名 
 name … 本実験 名前 
 step に epoch 番号を入れることで， 
 エポックごとに値を管理してくれる 
 1. import wandb
 詳しく https://docs.wandb.com/

88
 綺麗なコードを書くため tips

formatting
 • pep8に従ったコードを書こう
 https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/
 
 • pep8を覚える 大変な でblackを使ってコードを整形する
 https://github.com/psf/black
 
 • import順を綺麗にする (isort)
 https://github.com/ y /isort
 89

循環的複雑度 / 認知的複雑度
 循環的複雑度
 https://qiita.com/yut_arrows/items/16749e02313109071338
 
 認知的複雑度
 https://qiita.com/suzuki_sh/items/824c36b8d53dd2f1efcb
 
 
 これら 複雑度が高くならないように，
 関数やメソッドを分割してコードを書く

flake8で複雑度 自動算出
 - 循環的複雑度
 flake8 python_script] --max-complexity 10
 
 - 認知的複雑度
 flake8-cognitive-complexity という拡張機能を使う
 
 
 これら formattingやflake8による複雑度 計算を
 it ub コミット前に自動で行うことができます
 自分 記事:
 https://zenn.dev/yiskw713/articles/3c3b4022f3e3f22d276d 

そ 他 tips
 • 分かりやすい変数名，関数名に
 
 • 型アノテーション
 
 • testコードをできるだけ書く
 • 複雑なコードを書くとテストしにくい
 
 • (極論) コメントなしですぐにわかるコード
 
 • (現実) コメントを入れて後から見ても分かりやすいように

参考
 dataclass config 実装
 他にもテストや型検査 自動化やpre-commit hookもしてます
 https://github.com/yiskw713/pytorch_template
 
 pre-commitに関する記事
 https://zenn.dev/yiskw713/articles/3c3b4022f3e3f22d276d

奈良先端大 中村研究室
 助教 品川政太朗
 先生 ips

知能コミュニケーション研究室(中村研)
 コミュニケーション支援 ため 情報処理を色々やっている研究室
こ 資料 どういう立場 人間が書いているか
 品川 政太朗
 2015年 博士課程から今 研究室へ
 2020年9月 学位取得（単位取得退学していた）
 2020年11月 助教
 立ち位置的に 一番学生に近い教員
 ● こ 研究室における学生 立場と教員 立場を両方経験
 ● 教員と学生 間 フォロー役をしたり（ほぼ二重スパイ）
 
 対話班を主導（教授、准教授、客員准教授 先生方と 4名体制）
 ● 学生さん 2 1名、 2 1名、 1 4名 計6名
 ● 品川が中心で指導させていただいてる学生さん 1 3名
 
 cvpaper.challengeで & groupに所属（アドバイザ）

私 研究効率化 ipsとして紹介するも 
 基本戦略：自分 特性・立場を活かした生存戦略を立てる
 
 研究グループを運営するにあたって工夫していること
 ● 積極的に頼り・頼られるループをぐるぐる回す
 ● 学生氏らを情報 海に沈める
 ● 包み隠さず話してビジョンを共有する
 ● 他 研究班 学生さんや学外 学生さんと つながりを広く持つ
 
 グループで研究するために効率化していること
 ● 文献 人 単位でまとめる
 ● 論文を先に書く、一緒に書く（試し中）
 ● 週一 個別ミーティングを活かす（固定 プロトコルで先手を打つ）
 ● lackやもくもく会でいつもlisten状態を保つ

積極的に頼り・頼られるループをぐるぐる回す
 学生時代、教員に頼ってもらえると嬉しかった経験
 （自分 立場）自分 輝かしい経歴を持ってない。強くない
 
 これまで 先輩教員らへ イメージに囚われず、自分から学生を積極 的に頼る方針をとっている
 教えるループ・教わるループをぐるぐる回すと、それが当たり前になっ て来てどんどん高 化していく で良さ
 
 執筆中 原稿や、グラント ドラフトなども学生にコメントをもらったりも する（当然自分も学生さん を見てコメントする）

学生氏らを情報 海に沈める
 
 何が学生さん 興味・研究にハマるか わからない で、見つけた 論文やニュース ecall重視で積極的に共有していく。研究室 lack に投稿することが多い
 →有益な議論に発展することもある
 →同じように情報共有してくれる学生さんが出てきて活発化
 
 書くことで自分 記憶にも残ってくれることが多い
 →投稿時にハマらなくても、後で学生さんが必要として聞いてきた時 にslack 検索から秒で追撃できる（とても楽）

包み隠さず話してビジョンを共有する
 学生時代、割と困っていた が教員が自分をどうしたいか分からな いことが多かったこと（自分がちゃんと聞かない も悪かった・・・）
 教員として学生さんをどう指導するつもりか、どういう意図でこ アド バイスをしているか、ボス コメント 裏に どういう意図があると考 えられるかなど、包み隠さず伝える
 →伝える方が無駄に悩まなくて良い
 
 先 戦略が共有出来てないと学生として 不安になる。「これが投 稿できなかったら詰む」背水 陣というわけで ないことを理解して もらって健康的に頑張ってもらいたい

他 研究班 学生さんや学外 方と つながりを広く持つ
 
 研究を一人でやる 、めっちゃつらい（自分 特性）
 ● 一人 力で収集できる情報に 限界がある
 ● 自分 方法がベストな か判断できない
 ● 悩んでることに対する良い解決策が思い浮か ない
 
 対話による相対化ができれ だいたい解決することが多い
 ● 面白い論文を紹介すれ 、面白い論文を教えてもらえる
 ● 他 選択肢 存在を認識することができる
 ● 良い解決策が見いだせることがある
 
 研究室 外につながりを持つと、どんどん強くなれる