CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition - 1494591119

1：karino2：2017/05/12(金) 21:11:59: http://cs231n.stanford.edu/

スタンフォードのCNNで画像認識のコースのOCW。
自分でいじりたくなったので簡単に触れそうな奴をやってみよう、という事で。
2：karino2：2017/05/12(金) 21:19:40: とりあえず金に糸目はつけない、という事でGoogle Compute Engine使っていくかなぁ。
コースとしては$100のquotaとなっているので、その位には収まるのだろう。
3：karino2：2017/05/12(金) 22:14:17: ふんふんふん、とgceのチュートリアルをやっていったが、

http://cs231n.github.io/gce-tutorial/

Jupyterへのアクセスをする段階になって、ポート指定して全アクセス許す、となっている。
これはさすがにまずいんじゃないか？
基本的にはチュートリアル通りに余計な事をしないように進めたいのだが、MS時代にIPが秘密でも勝手に探られてアタックされるから絶対こういうのはやっちゃいかん、と散々教育を受けたからなぁ。

とりあえずポートフォワードする方向でやってみるか。
4：karino2：2017/05/12(金) 22:24:30: ポートフォワード越しにJupyter Notebookにつなげる手順。
チュートリアルと以下の部分だけ変える。

1. gcloudコマンドに--でsshのオプションを渡す。
gcloud compute ssh --zone=us-west1-b instance-1 -- -L 51234:localhost:51234

2. チュートリアルでjupyter_notebook_config.pyを編集する所で、
c.NotebookApp.ip = 'localhost'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 51234

とする。

3. jupter-notebookを立ち上げて、gcloud実行しているマシンからはブラウザでhttp://localhost:51234 にアクセス。
5：karino2：2017/05/12(金) 22:42:05: とりあえずeditbookも入れて、ポートフォワードでアクセス出来る事も確認。
これでチュートリアルは終わりかな。

今日の所はこれくらいにしておいてやろう。
6：karino2：2017/05/13(土) 15:36:08: さて、イントロダクションとしてNearest Neighbor Classifierのあたりを読んでいて、実際に試そうと思ったが手順が良く分からん。
このCIFAR-10のデータとかは自分で持ってこないとダメなのかしら？

お、assignments1に持ってくる方法が書いてあるな。
http://cs231n.github.io/assignments2017/assignment1/
7：karino2：2017/05/13(土) 16:27:47: Nearest Neighborを実行したら帰ってこない。
そりゃそうか。これ各画像ごとに5万画像とのマッチングをしている訳だろうからな。
1万x5万画像。まぁ終わらんか。
8：karino2：2017/05/13(土) 16:51:46: あまりにも終わらないのでトレーニングセット5000、テストセット1000でやってみたが、これでも終わらない。
元の多すぎじゃね？

で終わった結果＞0.288
だいたいあってるかな。
9：karino2：2017/05/13(土) 16:53:46: 何はともあれ、GCE+Pythonでの初めての画像識別タスクが終わったヽ（´ー｀）ノ
セットアップとかなんだかんだで実際にやるまでいろいろあるから、ここまでやるのも立派な成果だす。
といってもコースのスクリプトが良く出来ているのでそれほどの労力でも無いが。

でも実際に手を動かすって大切だよね。
10：karino2：2017/05/13(土) 17:41:59: せっかくだからkNNの課題を解く。
まずはtwo-loopとone-loopを書いてみる。no-loopは後回し。

次はpredict_labelsだが、ここはいかにもPythonのイディオムっぽいよなぁ、という事でクックブックでも見直す事にする。
11：karino2：2017/05/13(土) 21:23:46: no loopのケースをしばらく考えたが分からなかった。
ナイーブに
データ次元 x test_num x train_num
のようなサイズの配列が出来るようなブロードキャストはMemory Errorが出てしまう。

結構考えたけど分からなかったのでギブアップ。