1%の正確率を保ちながらSamusung S8上でMobileNetV2よりも2. 4倍軽量で1. 5倍高速を達成しました。 6. EfficientNet 🔝 EfficientNet もまたQuoc V. Leらによるもので2019年に発表されました。従来よりかなり少ないパラメータ数で高い精度を出しました。 Kaggle などで転移学習に有用なモデルとして活用されています。 7. グラフニューラルネットワークのわかりやすい紹介(3/3). 転移学習とファインチューニング 🔝 ネットワークの層の数が多くなりと同時に学習に必要な計算量(時間と電力)は莫大なものになっていきました。 よって、ImageNet(ILSVRCのデータセット)で学習済みのネットワーク(VGGやGoogLeNetやResNetなど)を使った 転移学習 によって短時間で高性能のネットワークを訓練することが一般的になりました。これらのネットワークはImageNetにおける学習で畳み込み層が特徴量を抽出できるようになっているからです。その最適化されたネットワークの重みを再利用することで余計な訓練を省くというわけです。 転移学習では最後の方の結合層を入れ替えてそこだけ訓練する方法と、ネットワーク全体を微調整するファインチューニングとがあります。 参照 : ResNetで転移学習の方法を試してみる 転移学習の注意点
MedTechToday編集部のいとうたかあきです。 今回の医療AI講座のテーマは、最近話題になっている、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN:Graph Convolutional Networks)です。 さらっと読んで、理解したい!AI知識を増やしたい!という方向けに解説します。 1. グラフとは グラフ畳み込みニューラルネットワークと聞いて、棒グラフや折れ線グラフなどのグラフをイメージする方も多いかもしれません。 しかし、グラフ畳み込みニューラルネットワークで使用するグラフとは、ノードとエッジからなるデータ構造のことを言います。 ノードは何らかの対象を示しており、エッジはその対象間の関係性を示しています。 具体例としては、例えば、化合物があります。 この場合は原子がノード、結合がエッジに当たります。 その他、人をノードにして、人と人との交友関係をエッジにすることで、コミュニティを表す等、対象と対象間の関係性があるさまざまな事象をグラフで表現することが可能です。 2節からグラフ畳み込みニューラルネットワークについて、説明していきますが、DNNやCNNについて理解があると、読み進めやすいと思います。 DNNについては CNNについては、 上記の記事にて、解説していますので、ディープラーニングについてほとんど知らないなという方は、ぜひお読みください。 2.
機械学習というのは、ネットワークの出力が精度の良いものになるように学習することです。もっと具体的に言えば、損失関数(モデルの出力が正解のデータとどれだけ離れているかを表す関数)が小さくなるように学習していくことです。 では、このCNN(畳み込みニューラルネットワーク)ではどの部分が学習されていくのでしょうか? それは、畳み込みに使用するフィルターと畳み込み結果に足し算されるバイアスの値の二つです。フィルターの各要素の数値とバイアスの数値が更新されていくことによって、学習が進んでいきます。 パディングについて 畳み込み層の入力データの周りを固定の数値(基本的には0)で埋めることをパディングといいます。 パディングをする理由は パディング処理を行わない場合、端っこのデータは畳み込まれる回数が少なくなるために、画像の端のほうのデータが結果に反映されにくくなる。 パディングをすることで、畳み込み演算の出力結果のサイズが小さくなるのを防ぐことができる。 などが挙げられます。 パディングをすることで畳み込み演算のサイズが小さくなるのを防ぐとはどういうことなのでしょうか。下の図に、パディングをしないで畳み込み演算を行う例とパディングをしてから畳み込み演算を行う例を表してみました。 この図では、パディングありとパディングなしのデータを$3\times3$のフィルターで畳み込んでいます。 パディングなしのほうは畳み込み結果が$2\times2$となっているのに対して、パディング処理を行ったほうは畳み込み結果が$4\times4$となっていることが分かりますね。 このように、パディング処理を行ったほうが出力結果のサイズが小さくならずに済むのです。 畳み込みの出力結果が小さくなるとなぜ困るのでしょう?
15%」という数値になりましたが、これは前回(多層パーセプトロン)の結果が「94. 7%」であったことに比べるとCNNはかなり性能が良いことがわかりますね。 次回はMNISTではなく、CIFAR10という6万枚のカラー画像を扱う予定です。乞うご期待! 参考文献 【GIF】初心者のためのCNNからバッチノーマライゼーションとその仲間たちまでの解説 pytorchで初めてゼロから書くSOTA画像分類器(上) 【前編】PyTorchでCIFAR-10をCNNに学習させる【PyTorch基礎】 Pytorchのニューラルネットワーク(CNN)のチュートリアル1. 3. 1の解説 人工知能に関する断創録 pyTorchでCNNsを徹底解説 畳み込みネットワークの「基礎の基礎」を理解する ~ディープラーニング入門|第2回 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する 具体例で覚える畳み込み計算(Conv2D、DepthwiseConv2D、SeparableConv2D、Conv2DTranspose) PyTorch (6) Convolutional Neural Network
Neural Architecture Search 🔝 Neural Architecture Search(NAS) はネットワークの構造そのものを探索する仕組みです。人間が手探りで構築してきたディープニューラルネットワークを基本的なブロック構造を積み重ねて自動的に構築します。このブロック構造はResNetのResidual Blockのようなもので、畳み込み、バッチ正規化、活性化関数などを含みます。 また、NASでは既成のネットワークをベースに探索することで、精度を保ちながらパラメータ数を減らす構造を探索することもできます。 NASはリカレントニューラルネットワークや強化学習を使ってネットワークの構造を出力します。例えば、強化学習を使う場合はネットワークを出力することを行動とし、出力されたネットワークをある程度の学習を行った後に精度や速度などで評価したものを報酬として使います。 6. NASNet 🔝 NASNet は Quoc V. Le (Google)らによって ICLR2017 で発表されました。Quoc V. LeはMobileNet V3にも関わっています。ResNetのResidual Blockをベースにネットワークを自動構築する仕組みを RNN と強化学習を使って実現しました。 6. MnasNet 🔝 MnasNet もQuoc V. Leらによるもので、2018年に発表されました。モバイル機器での速度を実機で測定したものを利用したNASです。MobileNetV2よりも1. 5倍速く、NASNetよりも2. 4倍速く、ImageNetで高い認識精度を達成しました。 6. ProxylessNAS 🔝 ProxylessNAS は Song Han (MIT)のグループによって2018年に発表されました。MobileNet V2をベースに精度落とさずに高速化を達成しました。これまでのNASがネットワークの一部(Proxyと呼ぶ)などでモデルの評価をしていたのに対し、ProxylessNASではProxyなし、つまりフルのネットワークを使ったネットワークの探索をImageNetのデータで訓練しながら行いました。 6. FBNet 🔝 FBNet ( F acebook- B erkeley- N ets)はFacebookとカリフォルニア大学バークレー校の研究者らによって2018年に発表されました。MnasNet同様でモバイルための軽量化と高速化を目指したものです。 FBNetはImageNetで74.
フクロウ 自分を動物に例えるとフクロウです。 なぜなら私はここ一番というタイミングを絶対に逃さないからです。さながら獲物を狩るときのフクロウのようだと言われることもありました、また、フクロウが「智」の象徴とされている点も、自分の真面目な性格と似ていると思っています。 入社後は、この真面目な性格と高い集中力を活かし、コツコツとさまざまな仕事に取り組んでいきたいと考えています。 【想定追加質問】 ⇨なぜ自分が真面目だと思うのですか? ペンギン 自分を動物に例えるとペンギンです。 ペンギンは、陸での移動は遅いですが、水中での移動速度はとても早いです。そのペンギンと同じように、私もオンとオフがはっきりとしています。プライベートは本読んだり、映画を見たりしていますが、仕事中はアクティブになり、さまざまなことに対する集中力が上がります。 入社後は目の前の仕事に没頭し、少しずつ自分のできる仕事を増やしていきたいと思っています。一つのことを極めるのは得意なため、御社の仕事もプロフェッショナルになれるよう頑張ります。 【想定追加質問】 ⇨今までに極めたものは何ですか? ⇨不得意のことを克服するためにしていることはありますか? トリ 自分を動物に例えるとトリです。 なぜなら「鳥の目」という言葉もあるように、私は物事を俯瞰(ふかん)して考えることが得意だからです。私は高校から大学にかけてラグビー部に所属していました。ラグビーのゲームメイクで大切になるのは、「コート全体を俯瞰しながらプレイすること」です。私は俯瞰しながらのプレイが得意だったため、スタンドオフという司令塔的なポジションでプレイしていました。 入社した後も、目の前にある仕事をするだけではなく、「その先に何があるのか」という視点を忘れずに務めていきたいと思っています。 【想定追加質問】 ⇨ラグビー部に所属していて大変だったことは何ですか? 面接で「動物に例えると？」と質問された時の正しい答え方～回答例10個紹介～ | 就職エージェントneo. ⇨俯瞰して考える際に意識していることはありますか? ネコ 自分を動物に例えると猫です。 なぜなら、私は周囲の人や考えに流されにくいからです。私は、「大学生のうちからたくさん遊んでおくべき」といったような、「○○するべき」というような言葉があまり好きではありません。周囲に流されているように感じるからです。そのため、私は、周囲に同調するだけではなく、自分でしっかりと考え、腹落ちしたときに行動するようにしています。 これからもただ周りに同調するだけではなく、自分なりにしっかりと考えた上で仕事に取り組んでいきたいと思います。 【想定追加質問】 ⇨周囲の人に流されにくくなったきっかけは何かありますか?
落ち着いて、自分自身をしっかりアピールしましょう!
面接で質問に答えられない場合の対処法、改善策を元就活生が徹底伝授! 自分を動物に例えると?に対する答え方 好きな動物を答えるだけではNG 自己PRに繋がる動物の特徴で例える 「自分を動物に例えると?」に対する答え方のコツとしては、自己PRに繋がるように答えることです。 うまく自分の性格を動物に例えて伝えられたとしても、その内容がアピールできるものでないと意味はありません。 不意を突いた質問に対して回答することによって臨機応変さは評価されますが、 強みが伝わる内容でないとアピールに繋がりません 。 自己PRに繋がる動物の特徴で例えることによって、採用担当者に臨機応変に対処できるコミュニケーション力と強みを伝えることができます。 アピールした強みがその企業に合っているものであれば高い評価に繋がっていくでしょう。 なるほど。この質問でも抜け目なく自分をアピールするんだな!
はじめに エントリーシートや面接において聞かれることがある、一風変わった質問が、 「 自分を動物に例えるとなんですか? 」という質問です。 この記事を読んでいる就活生の中にも、この質問をされて回答に困った経験がある人がいるのではないでしょうか?
ウマ 自分を動物に例えると馬です。 馬は群れで暮らす社交性の高い動物として知られており、まさにそこが自分に近いところだと思うからです。私は大学の時、ヒッチハイクをして東京から北海道に行きました。車に乗せてくれた人たちともすごく仲良くなり、今でも連絡を取り合っている人もいます。 また、大学時代はアルバイトも掛け持ちしており、たくさんの人と関わり合ってきました。何かに夢中になった時、一気に駆け抜けるといったところも馬に似ていると思っています。 入社した後は、自分の社交性を活かし、たくさんの人と関わっていきたいと考えています。仕事をする際も、成果にめがけて一直線に走り抜けたいと思います。 【想定追加質問】 ⇨人とコミュニケーションをとる際に気をつけていることはありますか? アリ 自分を動物に例えるとアリです。 アリはただ食べ物を運んでいるだけのように見えますが、しっかりとした計画の中で動いており、その計画性の高さが自分に近いと思ったからです。私は何か物事に取り組む前には、必ず計画を立てて実行するようにしています。例えば、受験勉強をしていた時も、合格点数から逆算し、効率よく勉強を行ってきました。また、見た目よりタフな点もアリに似ているのではないかと思っています。 入社した後は、自分が持つ計画性と精神的なタフさを武器に、どんどん結果を出していきたいと思っています。 【想定追加質問】 ⇨自分のどのようなところがタフだと思いますか? ⇨計画をたてる際に意識していることはありますか? 自分を動物に例えると｜面接での答え方は何でもいい？例文と合わせて解説 | キャリアの神様. キリン 自分を動物に例えるとキリンです。 なぜなら私は、人から「穏やかだね」と言われることが多いからです。自分でも穏やかである自負があるため、よほどのことが無いと怒ったりしません。突然トラブルに巻き込まれたりしても、冷静に対処する自信があります。 入社した後は、自分が持つこの性格を活かし、穏やかな空気作りをしていきたいです。また、ストレス耐性も高いのでタフな仕事をこなしていける自信もあります。 【想定追加質問】 ⇨最近はどのようなことで怒りましたか? ⇨ストレスが溜まった際はどのように解消していますか? イノシシ 自分を動物に例えるとイノシシです。 なぜなら私は周囲から「向上心が高いね」と言われることが多いからです。また、自分がやりたいことに対する熱量は誰にも負けないという自信があります。こういった「猪突猛進」を連想させる自分の性格がイノシシに近いと考えています。私がいま一番やりたいことは、御社に入社して、誰よりも結果を残すことです。 結果を残すためには、御社の事業内容を熟知し、取り扱っている商品やサービスについて勉強することが必要だと考えています。そこは持ち前の向上心を武器に、どんどん色々な知識を吸収していきたいと思っています。 【想定追加質問】 ⇨最近、向上心をもって取り組んだことは何ですか?
前提として回答例に正解はない 具体的な回答例について解説する前に、 大事な前提 についてお話しします。 それは「自分を動物に例えるとなんですか?」という質問に対して、選んだ動物に関して 正解・不正解はない ということです。 例えば、「この企業は猫と言えば大丈夫」や「犬という回答は不向き」という考え方は間違いであるということです。 大切なことは、 自分自身の性格と選んだ動物に関する一般的なイメージが一致していること です。 これができていなければ、面接官に与える印象が変わってくるので選ぶ動物に関してはしっかりと考えなければなりません。 3. 定番の回答例 5選 ここからは動物の例について特徴と与える印象について、定番のものとユニークなものに分けていくつか紹介します。 定番の回答例としては、「犬」「猫」「ゾウ」「ライオン」「ウサギ」などがあげられます。 それぞれについて解説します。 3-1. 面接 自分を動物に例えると 人笑わせる. 定番の回答例① 犬 犬は主人に忠実であり、人懐っこいというイメージがあります。 特に人懐っこいという性格は、営業職のイメージにマッチしています。 誠実さ や 堅実さ 、 会社への忠誠心 などをアピールしたい場合は「犬」が適しています。 3-2. 定番の回答例② 猫 猫は単独でも恐れずに行動できるマイペースさがあり、クールで冷静というイメージがあります。普段はそっけない態度ですが、気を許すと人懐っこくなる一面もあります。 また、マイペースであるということは周りに流されない、自分の芯を持っているということでもあります。 行動力 や 冷静さ をアピールしたい場合は「猫」を選ぶと良いでしょう。 3-3. 定番の回答例③ ゾウ ゾウは足の裏が非常に繊細で、遠くのちょっとした振動でさえも感知することができます。 また、長い鼻を高く挙げればどの動物よりも高い位置で匂いを嗅ぐことができるため、仲間の位置やエサの位置など、全体を把握することができます。 全体を包む包容力 や 危機察知能力 をアピールしたいのであれば「ゾウ」を選ぶと良いでしょう。 3-4. 定番の回答例④ ライオン ライオンは「百獣の王」であり、動物のトップに君臨しているイメージがあるでしょう。 ネコ科の動物の中で集団行動するのはライオンだけであり、群を統率するオスは強いリーダーシップと責任感を持っています。 責任感 や リーダーシップ 、 判断力 などをアピールしたい人は「ライオン」を選ぶようにしましょう。 3-5.