2018年6月

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リセットする力を読んで(5)

僕が僕であるために 自分も自分であるためになにをすればよいか。そんなことをちょっと思った章の名前でした。読んで少しでも自分であるためになにをすればいいか考えるきっかけになればいいと思いながら読みました。 「慌てない」「冷静」「リラックス」の流れを意識する 自分が苦手とする状況と対峙しても、「慌てない」→「冷静さを保つ」→「リラックス状態へ」の3ステップを意識すれば、自らの能力を発揮して活躍する場面 […]

備忘録_損失関数

損失関数を手掛かりにニューラルネットワークの最適なパラメータを探索する 任意の関数を用いることができるが、一般的には2乗和誤差や交差エントロビー誤差などを用いる 性能の”悪さ”を示す指標 教師データに対してどれだけ適合していないか、どれだけ一致していないかを表す 2乗和誤差 数式で表すと・・・     ・・・ニューラルネットワークの出力 ・・・教師データ ・・・データの次元数 […]

リセットする力を読んで(4)

勝負に強くなる 準備を習慣化する 自分もこれは非常に重要なことと思います。本田選手も「勝負を決めるのは準備。なかでも気持ちの準備以上のものはないと思う」と言っていますが、準備は大切ですね。準備によって結果が変わるのは自分もよく思います。 準備とは、起こり得る未来を想定し、その事態に対応できる引き出しをあらかじめ用意しておくこと 準備を大切にしているのは、勝利への確率をいかに99.9%に近づけられる […]

備忘録_データから学習する

「学習」とは訓練データから最適な重みパラメータの値を自動で獲得することである。損失関数を基準として、その値が最も小さくなる重みパラメータを探し出すということが学習の目的である。 ニューラルネットワークの特徴はデータから学習できる点にある。データから学習するとは、重みパラメータの値をデータから自動で決定できるということである。 データ駆動 データから答えを探し、データからパターンを見つけ、データから […]

リセットする力を読んで(3)

切り替える 「切り替える」これは自分にとって非常に苦手な分野です。1つの失敗を長いものは1年くらい引っ張り続けたりするくらいです。よく仕事のオン・オフとか言いますが、これも私にはできません。なにか解決策はないか考えながら、「リセットする力」を読みました。 大事なときこそ、あえてリラックス 僕はグラウンドを離れたらサッカーのことを考えません。 精神的な疲労の場合は案外気がつかないもの。 正直、私には […]

備忘録_手書き数字認識

MNIST 手書き数字の画像セット 機械学習の分野で最も有名なデータセット 0から9までの数字画像から構成 訓練画像 60,000枚 テスト画像 10,000枚 訓練画像を使って学習を行い、学習したモデルでテスト画像に対してどれだけ正しく分類できるかを計測する 28×28のグレースケール画像(1チャンネル) 各ピクセルは0から255までの値を取る それぞれの画像データに対して対応するラベルが与えら […]

リセットする力を読んで(2)

不安を遠ざけ自信を深める 「リセットする力」を読むまでの自分の基本的な考え方は不安を少なくし、自信をもつためにはできる準備をできる限りやるということが重要と考えていました。長谷部選手は「自信は最高の準備からしか生まれない」、本田選手は「勝負を決めるのは準備。なかでも気持ちの準備以上のものはないと思う」という発言からも影響を受けていると考えています。長谷部選手や本田選手とは異なる考え方の酒井選手はど […]

備忘録_出力層の設計

ニューラルネットワークは、分類問題と回帰問題の両方に用いることができる。ただし、分類問題と回帰問題のどちらに用いるかで、出力層の活性化関数を変更する必要がある。一般的に、回帰問題では恒等関数を分類問題ではソフトマックス関数を使う。 分類問題 データがどのクラスに属するかという問題。 例としては人の写った画像から男性か女性かを分類する問題。 回帰問題 ある入力データから、(連続的な)数値の予測を行う […]

リセットする力を読んで(1)

はじめに 本投稿はサッカー選手の酒井宏樹選手が書いた「リセットする力」という本を読み感じたことや覚えておきたいことを書いています。酒井宏樹は自分が好きなJリーグの元柏レイソルの選手であり、当時レアンドロドミンゲスとの右サイドの攻撃はかなり魅力的でした。また、大柄なこともあり大型サイドバックとして日本には珍しい守備にも定評がある選手というイメージでした。彼といえば「やってやれ」というキーワードの応援 […]