⇒ 大学病院の医者と結婚すると結婚生活はどうなる? ⇒ 医者の妻の仕事事情。結婚したら専業主婦?どんな仕事をしているの?
結婚を機に仕事を辞めようか、変えようかと悩む人も。でも「専業主婦」は経験したことがないし、自分のママの時代とは違うし……。そこで、先輩花嫁の「専業主婦」&「ほぼ専業主婦」に、その実態を調査。特に想像のつきにくい「意外とこうだった」事実を教えてもらいました。 専業主婦の暮らしってどんなイメージ? と聞かれたら、「一人で家にこもって、家事して、テレビ観て、彼が帰ってくるまで寂しいボッチ生活」という状態を思い浮かべる人も少なくないはず。ところがその実態は、意外と寂しくないらしいんです。 ●平日休みの友達と遊べる 結婚して東京から茨城へ。彼以外に知り合いもいないし、子どもがいないから友達もできないし、絶対に寂しくなると思っていました。でも、自分の時間を持てるのが専業主婦のメリット。月に何回か東京に行って平日休みの友達と遊んだり、短期のバイトを入れたり。それ以外は自分の趣味の時間に充てられて充実しています。(kaneayaさん) ●平日休みの彼と休みを合わせられる 彼の仕事が土日メインで平日は自由なので、休みを完全に合わせて、彼と一緒に過ごせます。しかもパート先では土日に出てほしいと言われるので需要と供給が合って働きやすいのも◎。(市村美鈴さん) 専業主婦になると、自分の自由になるお金がなくなる、というイメージを持っている人も少なくないのでは。ところが、お金に対する意識の持ち方、使い方によっては「働いていたときよりもしっかり貯められる」という先輩も! 医者の「高ステータス・高収入」終了へ、コロナが招いた異常事態 | 今週の週刊ダイヤモンド ここが見どころ | ダイヤモンド・オンライン. ●お金に対する考え方次第で貯まる 働いているとストレスもたまるし、自分のお金だからと無駄遣いしてしまいがち。でも専業主婦だと、夫婦ともに「ふたりのお金」という意識が生まれます。何か欲しいものがあって相談すると、「似たようなの持ってない?」「こっちの方が飽きがこないよ」など、ひとりでは思いもよらなかった発見が。大満足の買い物ができる上、無駄遣いが減り、意外と貯まりますよ。(まりさん) ●お得に買い物できるから貯まる 平日のお買い得タイムサービスの時間にスーパーに行けたり、ネイルやエステも平日の日中だけお得な料金になることがあるので、少しずつ貯まります。(mikuriaさん) 「三食昼寝付き」なんて誰が言った? 実際になってみると、専業主婦は意外にも大忙しだった、という声がたくさん。「家事に終わりはない」といわれるように、やってもやっても次の家事があるし、専業主婦だと求められるレベルもぐんと高くなるみたい。 ●家事に対する夫の期待度が高い 1人暮らしの頃から家事を完璧にこなしていた夫からしたら、専業主婦なんだからもっと細かく掃除を、と思われても当然(笑)。だから料理は毎日作るし、料理後にはコンロ周りを毎日掃除します。また、1日おきに掃除機をかけ、テレビ周辺や家具の上のホコリを取り、洗面台や浴槽の排水口の掃除を。家事って、やらなくてもいいけどやりだしたらキリがないことだらけだなぁ。(まりさん) ●効率よくやろうと思うと大変 クリーニングの料金が安い時間帯までに出しに行ったり、ゴミ出しが正午までなので、それまでに掃除や料理の下ごしらえをしてゴミ整理をしたり、スーパーの安売りの日をチェックしながら献立を考えたりと、効率よくやろうと思うと大変!
ご主人実家が大病院で何としても一族全員で病院を存続していくのに医師が不足しているとか? 不足ならば医師募集をすればいいだけの事。 我が親族の病院では兄弟経営はしてません。全く他人の医師を複数雇って経営を続けていますよ。 まずは、気負わず、元気な赤ちゃんを産み育てることが先決です。 おからだお大事にされて 元気な赤ちゃんを授かれますようご自愛ください。 トピ内ID: 7894410199 🐷 2016年4月18日 17:13 ですね。 何がって、自分で"勝ち組婚"とか言っちゃうところ。 アドバイスが欲しいのに、前半ほぼ自慢。見栄の塊。 こういう人って、女友達少ないだろうなぁ。 同じ年ですが、私ならあなたと友達になりたいと思わない。 子供の将来を、産まれる前から親が勝手に決めてるなんて 子供が医師にはなりたくないと言ったら どうするのでしょうね。 トピ内ID: 1691502231 きじ猫 2016年4月18日 17:46 子どもが欲しいというより、「医師に育てるべく子どもが欲しい」ということですよね? 義両親は亡くなり、義兄たち夫婦も何も求めていないのに。 仮にお子さんができても、その子が「医者にはなりたくない!」と言ったらどうするんですか?
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このトピを見た人は、こんなトピも見ています こんなトピも 読まれています レス 424 (トピ主 0 ) 2016年4月18日 13:32 恋愛 医師と結婚した今年37歳の主婦です。 私は元々国内CAでしたので、周囲に医師と結婚する仲間が多かったです。 (30人中10人くらい?)
以上を踏まえてim2colです。 よく知られた実装ではありますが、キーとなるところだけコードで記載します。雰囲気だけつかんでください。実装は「ゼロつく本」などでご確認ください。 まず、関数とその引数です。 # 関数の引数は # 画像データ群、フィルタの高さ、フィルタの幅、縦横のストライド、縦横のパディング def im2col ( im_org, FH, FW, S, P): 各データのサイズを規定しましょう。 N, C, H, W = im_org. shape OH = ( H + 2 * P - FH) // S + 1 OW = ( W + 2 * P - FW) // S + 1 画像データはパディングしておきます。 画像データフィルタを適用させます。 まず、im2colの戻り値を定義しておきます。 im_col = np. zeros (( N, C, FH, FW, OH, OW)) フィルタの各要素(FH、FWの二次元データ)に適用させる画像データを、 ストライドずつづらしながら取得(OH、OWの二次元データ)し、im_colに格納します。 # (y, x)は(FH, FW)のフィルタの各要素。 for y in range ( FH): y_max = y + S * OH for x in range ( FW): x_max = x + S * OW im_col [:, :, y, x, :, :] = img_org [:, :, y: y_max: S, x: x_max: S] for文の一番内側では、以下の黄色部分を取得していることになります。 あとは、目的の形に変形しておしまいです。 # (N, C, FH, FW, OH, OW) →軸入替→ (N, OH, OW, C, FH, FW) # →形式変換→ (N*OH*CH, C*FH*FW) im_col = im_col. CNNの畳み込み処理（主にim2col）をpython素人が解説（機械学習の学習 #5） - Qiita. transpose ( 0, 4, 5, 1, 2, 3) im_col = im_col. reshape ( N * out_h * out_w, - 1) return im_col あとは、フィルタを行列変換し、掛け合わせて、結果の行列を多次元配列に戻します。 要はこういうことです(雑! )。 im2col本当に難しかったんです、私には…。忘れる前にまとめられてよかったです。 機械学習において、python, numpyの理解は大事やな、と痛感しております。 Why not register and get more from Qiita?
上記に挙げたタスク以外の多くの画像に関する問題にもCNNが適用され,その性能の高さを示しています. それでは,以降でCNNについて詳しく見ていきましょう. CNNとは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は畳み込み層とプーリング層が積み重なったニューラルネットワーク のことです.以下に画像分類タスクを解く際のCNNの例を示します. 図1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の例. 画像分類の場合では,入力画像を畳み込み層とプーリング層を使って変換しながら,徐々に小さくしていき,最終的に各カテゴリの確率の値に変換します. そして, こちらの記事 で説明したように,人が与えた正解ラベルとCNNの出力結果が一致するように,パラメータの調整を行います.CNNで調整すべきパラメータは畳み込み層(conv)と最後の全結合層(fully connected)になります. ディープラーニングの仕組みをわかりやすく解説丨音声認識との関連は？｜トラムシステム. 通常のニューラルネットワークとの違い 通常のニューラルネットワークでは,画像を入力する際に画像の形状を分解して1次元のデータにする必要がありました. 画像は通常,タテ・ヨコ・チャンネルの3次元の形状をしています.例えば,iPhone 8で撮影した写真は,\((4032, 3024, 3\))の形状をしたデータになります.$4032$と$3024$がそれぞれタテ・ヨコの画素数,最後の$3$がチャンネル数(=RGB成分)になります.そのため,仮にiPhone 8で撮影した画像を通常のニューラルネットワークで扱う際は,$36578304 (=4032\times 3024\times 3)$の1次元のデータに分解してから,入力する必要があります(=入力層のノード数が$36578304$). このように1次元のデータに分解してから,処理を行うニューラルネットワークを 全結合ニューラルネットワーク(Fully connectd neural network) と呼んだりします. 全結合ネットワークの欠点として,画像の空間的な情報が無視されてしまう点が挙げられます.例えば,空間的に近い場所にある画素同士は類似した画素値であったり,何かしらの関係性があるはずです.3次元データを1次元データに分解してから処理を行ってしまうと,こういった空間情報が失われてしまいます. 一方,CNNを用いる場合は,3次元という形状を維持したまま処理を行うため,空間情報を考慮した処理が可能になります.CNNにおける処理では,入力が$(H, W, C)$の3次元形状である場合,畳み込み層およびプーリング層の出力も$(H', W', C')$のように3次元となります(出力のタテ・ヨコ・チャンネルの大きさは変わります).そのため,全結合ニューラルネットワークよりも,画像のような形状を有したデータを適切に処理できる可能性があります.
畳み込みニューラルネットワークとは何かお分かりいただけましたか? 【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門 機械学習・深層学習の復習やPyTorchのライブラリの基本的な使い方など基礎的な内容から段階的にステップアップ
Instagramビジネス養成講座 2021/8/5 スマートフォン・PC・IT情報 AI・機械学習・ニューラルネットワークといった言葉を目にする機会が多くなりましたが、実際にこれらがどのようなものなのかを理解するのは難しいもの。そこで、臨床心理士でありながらプログラム開発も行うYulia Gavrilova氏が、画像・動画認識で広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の仕組みについて、わかりやすく解説しています。 続きを読む… Source: GIGAZINE
畳み込みニューラルネットワークとは何か?
畳み込みニューラルネットワークが着目している部位を可視化する方法 2020. 11.