水辺で泳いでいるカモや、景色を見て楽しんだり、手をふってくれるキャストの人たちにバイバイしたり小さい子でも平和に楽しめました。 ディズニーシーで乗ったアトラクション トイ・ストーリー・マニア! ディズニーシー・エレクトリックレールウェイ キャラバンカルーセル ブローフィッシュ・バルーンレース → 2回乗車 トイ・ストーリー・マニア!
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東京ディズニーリゾートに行ったことがあるトラベラーのみなさんに、いっせいに質問できます。 かのん さん serendip さん mamaくろーばー さん ごり さん ももちゃん さん mamusun さん …他 このスポットに関する旅行記 このスポットで旅の計画を作ってみませんか? 行きたいスポットを追加して、しおりのように自分だけの「旅の計画」が作れます。 クリップ したスポットから、まとめて登録も!
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この連載では、基本情報技術者試験によく出題されるテクノロジー関連の用語を、午前問題と午後問題のセットを使って解説します。 午前問題で用語の意味や概念を知り、午後問題で技術の活用方法を知ってください。それによって、単なる丸暗記では得られない明確さで、用語を理解できるようになります。 今回のテーマは、 SQL です。 SQL とは?
MyNetで中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果 Validationの損失値は下がらなくなります。おそらく、深層ではないただのニューラルネットでは分類できない問題なのでしょう。層を増やすか、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いるか、工夫が必要です。 おまけ 前回の工作機械ソムリエで出たメーカーのロゴについて2社のロゴ分類をします。形状に違いはありますが、ニューラルネット的には分類できるのでしょうか。これはMyNetで試してみます。 学習・評価ではネット上で収集した牧野フライス製作所のロゴとオークマのロゴを用いて、テストでは自分の手書きで書いたロゴを用いました。 自分で書いたやつ。 Figure 12-a. 牧野フライスのロゴの手書き Figure 12-b. オークマのロゴの手書き LossとAccuracyの推移は以下です。 Figure 13-a. Epochに対するLossの推移 Figure 13-b. Epochに対するAccuracyの推移 フックレンチとスパナレンチの学習よりはよく学習できているのではないでしょうか。 推測させると以下のようになりました。 Figure 14-a. 牧野フライスのロゴの推測結果 Figure 14-b. オークマのロゴの推測結果 この結果は非常に良く分類ができています。ロゴくらいの形状の違いがあれば深層ではないニューラルネットワークでも分類が可能なようです。 フックレンチとスパナレンチは単純なニューラルネットでは分類できない 企業ロゴであれば深層でなくても分類できる Windows10 CPU:Core i7-7700HQ Memory: 16GB Graphic board: GTX1060 6GB Strage: NVMe M. 2 SSD 1TB CUDA 9. 0. 176 cuDNN 7. 5 ※CUDA、cuDNNを導入していない方は環境構築が必要です。 Keras==2. 1. 5 tensorflow-gpu==1. 11. 0 torch==1. 0 scikit-learn==0. 蹉跎中学校の中間テストがないのですが… | 個別指導塾アップ学習会 枚方市. 19. 1 scipy==1. 4. 1 ※GPU対応のPyTorch導入はこちらを参考にしてください PyTorch==1. 0をWindowsへ導入 moriitkys 森井隆禎 ロボットを作ります。 AI・Robotics・3DGraphicsに興味があります。最近はいかにしてお金を稼ぐかを考え、そのお金でハードをそろえようと企んでいます。 資格・認定:G検定、Pythonエンジニア認定データ分析試験、AI実装検定A級、TOEIC:810(2019/01/13) Why not register and get more from Qiita?
『願い事』を書こう☆彡 今日の午前中は気持ちの良い青空が 広がりましたが、午後から各地で雷雨 ⚡⚡ わだも出先で激しい雨に遭い、 びしょ濡れになりました(T_T) 明日も明後日も午後は 雷雨の可能性があるそうです。 車に傘は積んでおこうと思います。 今日の授業は中3の数学・社会。 北中の皆さんは週末にテ対、 そして、また今日は通常授業、 不破中の皆さんも実テがあった日の夜に授業… お疲れ様ですm(__)m まぁ、でも、それが君達の『仕事』ですからね! 子どもの頃は大人にそう言われても、 いまいちピンときませんでしたが、 大人になってよ~く分かりました(^▽^;) もちろん、『仕事』なんて思って勉強してたら、 楽しくはないのかもしれませんけど、 少なくとも「やらなきゃいけないことなんだな」 って、動く理由にはなりますよね? でも、RISE生の多くの子は、 そんなこと言わなくても、 貪欲に勉強してくれます♪ え?『小テスト』があるから仕方なく?? うん。もう何でもいいから、 とにかく諸君はやるべきことをきちんとやるべし!! さて、そんな中3の授業、 わだは不破中クラス(テストを残している学校があるため、 学校ごとにクラス編成中)を担当しました。 今日の『小テスト』、社会は満点合格者が たくさん出ましたねぇ(*^▽^*) 残念ながら、合格ではあっても 満点じゃなかった皆さん、 「珍解答」が多過ぎ! 息子くん、初めての定期テスト。 - ムリせず頑張りすぎない生活. 「二・二六事件」って書いて欲しい所、 「二二・六事件」って…日付だって言ったじゃんΣ(゚Д゚) それから、「ムッソリーニ」を書いて欲しかったのに、 「ムッソリーヌ」って…どっかの令嬢か!? もう!みんな、中間テストが終わって、 ちょっと腑抜けてるんじゃないか<(`^´)> 授業中もなかなか面白かったですよ …彼らとの授業はホント疲れますけど(´▽`) 「平方根の乗法」を学習。 解説して、では、次は例題ってなったんですが、 少し解説に使った問題と形が違うと、 「難しい!」とか「うわっ!騙された」とか… 「勝手に騙されたくせに煩いわ! さっさと解け! !」ってやっつけたら、 今度は上手く解けるようになってきて、 「え?けっこう簡単やん!」だって( ̄▽ ̄) 「アハハ…そろそろぶん殴りそうだ♪」って 返してやったら、すぐに「む~ず~い~」… もう月曜日からクタクタです((+_+)) 今日から皆さんに『七夕』の願い事を 短冊に書いてもらってます。 みんな、いろいろ願いがあるんですね!
妹ちゃんの方は兄くんと違って、良くても悪くてもちゃんと自ら進んで通知表を出してくれます!終業式を終えて帰ってくるなり、早速リビングのテーブルの上に通知表を置いておりました学校からのプリントを置く場所ではなく、テーブルのど真ん中です!「ご自… 1学期も何とか無事に終了し、子どもたちは夏休みに入っています! 学期の最終日、お決まりの通知表を貰ってきているはず。。。兄くんは基本的にテスト結果や通知表は見せてきません。中学校からの悪い癖です!通知表を出すように言うと露骨に嫌な顔をして機嫌… 最近の妹ちゃんは高校探しで盛り上がっています。前回の記事↓↓↓のような感じで妹ちゃんの状況は分かっていましたし、母親に対しては「高校どうしよう~」ってしきりに話しかけているようでした。 でも、あまりに奥さんの反応が常に薄い… 大学への進学方法は色々あります。 ・一発勝負の学力試験で合格を目指す「一般入試」・学力だけでなく個人の魅力や能力をアピールして合格を目指す「公募型推薦」・日々コツコツと学校(高校)の学業で成果をあげて勝ち取る「指定校型推薦」・中学生の時から… 中2の夏を迎えつつある妹ちゃんは、最近少しずつですが自分の進路を考えるようになってきているようです テレワークの合間にリビングに入ると、、、学校からもらって帰ってきたと思われる公立高校名とその合格目安となる内申点がマップされたリストを見なが… 兄くんの期末テストも無事(? )終了したようです。デキがどうだったのかは当然知る由も無いのですが、、、1学期の成績表が出れば大体分かるでしょうー 期末テストが終われば、あとは夏休みに向けて開放的になっていくところかと思いますが、やはりコロナもあ… 兄くんの塾での保護者面談ですが、前回書いたように兄くんの志望大学について私とチューターさんの意見を出し合いました。 まだ志望校を決める段階では全然ありませんので、今の時点では本人が行きたいと思う大学が出てきた。学びたいという学部学科が見えて… 7月に入りましたが、兄くんの高校も期末試験のテスト週間に入ってます!まぁ相変わらず兄くんからはこれといった情報は入ってこないので、以前入手した学校の行事予定表から「ほぅ、テスト週間に入ったのか・・・」と気付いた次第です 期末テストには何の教科が… 兄くんの通っている塾で開催された保護者面談に参加してきました。今回は奥さんも初参加です夫婦そろってお話を伺いに行きましたー 私が聞きたいと思っていたのは、兄くんの今のデキとか大学合格の可能性とかではないです。。。もちろん良い話であれば聞きた… 妹ちゃんが戻ってきました!先日来、ご機嫌斜めだったのか、ツレナイ態度の妹ちゃんがいつもの笑顔で話しかけてきましたー!!
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こんにちは、れいです。 うちの息子は、今年中学生になり、初めての 定期テスト がありました。 息子の中学校は2学期制で、今月が中間テストです。 そして、9月初めに期末テストがあるのです。 初めての 定期テスト ということで、2週間くらい前から少し緊張していたみたいです。 どうやって学習計画を立てたらいいのか? どのくらい勉強したらいいのか?がわからなかったみたいです。 けっこう真面目です。 母は、どうせ1年生の 定期テスト だし、take it easy! 気楽にやろうよ。0点取らなきゃいいよ。くらいに思ってました。 今の中学校の先生は親切だな。 「 定期テスト 範囲の質問学習会」というものを開いてくれました。 科目ごとクラスごとに何日の放課後にやるよ、というスケジュールを作ってくれました。 テスト前に、勉強してわからないこと、疑問に思ったことを先生に質問するのです。 その質問に答える、又はアド バイス をくれるのです。 テスト範囲は「テスト範囲表」というプリントで発表されています。 そのプリントには、学習のポイントとして、何々のプリントをもう一度見直した方がいいとか、何々のドリルを復習しようとか、すごく細かく、そして親切。 これをちゃんとやっていれば、それなりの点数取れるのでは?と思いました。 さらに「学習計画表」というのがあり、1週間くらい前から自分で家でやった学習内容、学習時間、自己評価をつけるのです。 もちろん先生はそれを毎日確認します。 初めての 定期テスト だからか、いたせりつくせりです。 私が中学生の頃(かなり昔ですが)は、自分で計画を立てて勉強していたけど、「質問会」とか「学習のポイント」とか、なかったなぁ。 緊張しているのか、と思いきや、学校から帰ってきてゴロゴロしながらゲームしてたりします。 テスト前日には、早めに寝ていました。(マジメか!) 2日間のテストが終わり、どうだった?と聞くと、 「普通」「簡単だった」との事。 本人の目標は全科目90点以上(100点満点)と、ハイレベル。 そして、順番にテストが返ってきます。 理科以外の科目は、90点以上でした。すごいぞ! 学年の平均点は何点だったのかな? でも、その調子でがんばれ~。 ここまで読んでいただき、ありがとうございました。 それでは、また。 にほんブログ村 に登録しました。 ポチっとしていただけると嬉しいです。 にほんブログ村
Kera(左)とPyTorch(右)それぞれの学習時(10epochあたり)のタスクマネージャパフォーマンス メモリ使用量はPyTorch側が小さかったです。Kerasではlistやnumpyの配列でデータセットを保持しているので(本プログラムでは)、どうしてもメモリを消費してしまいます。 GPU使用量もPyTorch側が小さかったです。 次に、KerasとPyTorchのそれぞれのネットワークの学習実行速度を比較します。ネットワークを用いて学習させたときの40エポックにかかる時間[s]を以下の表にまとめました。 Keras PyTorch ResNet 3520 s 3640 s Mobilenet 1600 s 1760 s MyNet 40 s 680 s Kerasはtのverbose=1としているので勝手に出力してくれた値の秒のところを見ています。1ステップあたりの時間から計算すると正確ですが、めんどくさいのでだいたいの値とします。 上記の表からPyTorchの方が若干遅いです(1epochに3秒ほど遅い)。特にMyNetがかなり遅いです。ただしPyTorchの方が省エネ(? )です。PyTorchの方が速いつもりでしたが、コードが悪いような気がします。 ほぼ変わらないスピードで省エネならPyTorchの方が良い気がします。 KerasでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。学習曲線はひどいですが、結果はまあ妥当なところではないでしょうか。 Figure 7. 学習でのエポックに対するLossとAccuracy(Keras) Figure 8-a. ResNet50による推測結果 (Keras) Figure 8-b. Mobilenet v1による推測結果 (Keras) Figure 8-c. MyNetによる推測結果 (Keras) PyTorchでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。Kerasと同様なので、折り畳みの中に結果を示します。 PyTorchでの学習推測結果のまとめはここをクリック KerasとPyTorchの結果を踏まえて 両者とも傾向としては同じです(ほとんど同じ学習になるようにしたので)。 Keras、PyTorchとも、ResNet、Mobilenetでは分類ができていますが、MNISTレベルのMyNetでは分類できませんでした。ただし、Lossの下がり方を見るにResNetやMobilenetでも学習はうまくいっていないと思われます。今回はテスト画像も学習データに類似しているため、正解したのだと思います。フックレンチとスパナレンチほど類似した分類問題の場合、60枚程度ではデータ数が少ないようです。しかもデータそろえても分類できないような気もします・・・。 ちなみに、MyNetにおいて中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果が以下です。 Figure 11.