NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

デフォルトではBYODを想定しているということかもしれませんが、明日から始まるインターンシップ学生用に貸し出して貰えるPCのスペックが悪い意味で凄くて。

異常に時間かかるなと思ったらこのスペックだったのか。2015年のMacBook Air の方が快適なんですが、、 pic.twitter.com/2GplXZB4E7

— Naruaki TOMA 温泉旅行… (@naltoma) June 3, 2019

i3 で 4GB な環境だと、開発は難しいんじゃないかなぁ。。特に今回は機械学習希望しているし。とはいえ内容無関係に昨年だかに購入したやつを使いまわしているだけでもあるので、文書作成みたいな用途だけで済むタスクなら問題になりにくいのでしょう。とはいえ、工学部で情報系コースの中にいて、こういう仕様のPCを目の当たりにするとは思ってもいませんでした。

でもそれより前に購入した手持ちのMacBook Air（i5, 8GB, SSD）の方が快適ってのもなぁ。ま、どちらを使いたいかは学生に選んでもらおう。

ディープラーニングによる画像認識は万能ではなく、とんでもない落とし穴がある件。これは有名ですね。 pic.twitter.com/C2fWsXXwrp

— Shuuji Kajita (@s_kajita) June 3, 2019

今日の全体ゼミでも話題に取り上げましたが、機械学習は意味を理解している訳ではない（そもそも理解するってどういうことなのという話もあるけど）ので、想定外の誤り方をすることがあるという話。笑い男じゃないですが、意図的に誤認識させる研究もあったはず。

何にでも理由がある。という訳でもなく「ひとまず」でやられてるものもありますが、ここでは教科書とか何かしら体系化された（されている、されつつある）事象について。

そういうものには何かしら体系化した人らの狙いが詰まっているし、教科書ならば何かしらの説明が加えられている。輪読形式のゼミで学ぶ場合、主に発表者が事前に解読して説明するための用意をして当日を迎えるけれども、勿論発表者が完全に理解してるとは限らないし、説明が正しいとも限らない。

「なにか質問やコメントは？」

と促してもなかなか出てこないのは勿体無いなと思うので、私の方から発表者に逆質問したり、ただ聞いてるだけの学生らに質問したり。

「ここは何故こうやるのだろう？」
「どういうメリット、デメリットがありそう？」
「同じ目的を達成するための他手段は何が考えられる？」
「より効果的な実現方法はないだろうか？」

多分、恐らく、数回程度繰り返したところで大した効果はなくて。もっと集中して時間かけるなり、そうでなくても継続的に何度も何度も繰り返さないと「あ、物事を考えるというのはこういうことか」みたいな所までにはいかない。そもそも「疑問を持つ」というのは「興味を持っている」ことが前提みたいなところがあるし、興味持っていようが「疑問を持つ」とは限らないので卵が先か鶏が先かみたいな話になりがちなんだけど。

考え方なり疑問の建て方なり、そういうレベルにまで達するのは各研究室のゼミなりでやって貰えれば良いのだろうとは思うけれども、もう少しうまいやり方が無いのかなとも思うわけで。ま、少しずつあれこれ試してみます。

ここ数年はほぼ同じ内容で、複雑系工学研究室（遠藤研・山田研・當間研・赤嶺研）4年次の合同ゼミをやってます。1週目は論文の基礎知識をベースに使わせてもらい、そもそもなぜ論文を読むのか、どう探すのか、といった話。論文アブスト読んでみたり。

来週からはゼロから作るDeep Learningの輪読。1章は各自でやることにしてスキップして、2章から。2章は少人数グループ作り、細かい単位で「速読＆振り返り」を繰り返す形にして見る予定です。

ゼロから作るDeep Learningの輪読が一区切りしたということで、一先ず終了です。全ての章を1週ずつとか割り当てるよりは、学生らが自身で調整してもらう形、例えばある章は1週で済ますけど、ある章は2週かけるとかの方がスムーズっぽいことが分かりました。

昔は、
かなり軽めの教科書1冊やってから専門書or論文輪読したり、
専門書1冊共通でやった後は希望者募ってやったり、
沖縄高専合同発表会に向けて発表練習したり、
とかとか。年毎に変わってますが、あれこれやってます。

今年は一先ず今日で一区切り〜。

4月最後の週から始まって、今日で6回目だったらしい。最初の1回目は論文の読み方とか探し方とかの話で、2週目からゼロから作るDeep Learningの輪読に入っています。

2,3週目は今年からやり方変えてて、「その場にいる学生を指名して段落単位で割当、要約してもらう（その場で輪読する）」「それを節単位、章単位で振り返る」形でやってみました。時間はかかったけど、章立てや段落の使い方を身に着けてほしいので時間かけてみてます。内容面でのツッコミをするのも手ですが、分かりやすい書籍で冒頭の章なので内容面での討論という点では効果が薄かったか。論文でやるほうが良さげだな。

3章以降は章単位で割り当てて、1コマ（1週間）で説明できそうならそうする、無理そうなら2コマ（2週間）に分けて良い、という形でやらせてみてます。3〜4章はそれぞれ1週で終わり、5章の誤差逆伝播は2コマに分けてやることになったようです。確かにここは丁寧にやらないとな。

という感じで、今の所スムーズに進んでるかな。

今学期の授業が始まって3週目途中していますが、日程調整に手間取って複雑研全体ゼミが今日開始しました。遠藤研・山田研・當間研・赤嶺研の4研究室合同でやってます。昔は何かしら専門書を輪読するだけでしたが、ここ数年は「卒業研究を1年間で終えるためのベース」についても話題提供的に示しています。例えば、、

• 輪読やゼミの目的。
• これまでの授業と違い、（指導教員が決めることもあるが）様々な点で自ら目標・計画立案して取り組む必要があること。後回しにし続けて後になってからデスゲーム突入してしまうのは避けよう。良くわからないならそのことを含めて先輩や教員らと相談しよう。
• 卒業研究では失敗して構わない。これまでにない新しいことに取り組むのだから失敗して当然。ただし「失敗しました」で終わるのではなく、何故失敗したのか、その失敗を踏まえてどう取り組めばよいのかといった「新たな知見」を報告できるようにしよう。
• 論文に関する基礎知識2016
• データベース検索、引用、被引用、掲載日。
• 論文読み演習。段落毎の繋がりからストーリーを想像しよう。書くときも段落構成を意識しよう。
• 高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ
• 『メッセージとストーリーのない発表はカスだ！』卒業論文・修士論文　プレゼンテーションの心得

こんな感じの内容。失敗を恐れる学生が増えてきてる気がする（主観）ので、失敗していいよという話はここ数年何度も伝えるようにしてます。これとは別要因で行動に移せない学生もいますが、それはそれとしてなにか考えよう。

第14回沖縄複雑系研究会が終わりました。多少延びましたが、予想の範疇で終われた座長含めて参加者皆さんのおかげですね。

元々は琉大情報4研究室＋沖縄高専2研究室でしたが、去年ぐらいから機械の宮田研が合流し、今回から同倉田研が合流して合計8研究室に。発表者だけで30名。一人質疑込み15分取るとこれだけで450分（約8時間）です。これに休憩・昼食タイム入るので1日がかり。これに教員・先輩・後輩来るので一番多い時間帯では椅子足りないぐらいになってました。発表者も聴講者も座長さんもお疲れ様でした。何か一つでも得られるものがあったなら何よりです。

逆に、何もなかったのならそれは何か参加の仕方が悪いかもしれないし、イベント側の問題かもしれない。個人的には2本足の掟（The Law of Two Feet）という考え方が好きです。単に教員なり誰かに言われたから参加してるじゃなくて、自分で何かを得ようと考えて行動できると良いかな。学会発表とかの外部に出ていくのも基本は一緒です。

複雑研全体ゼミの輪読1冊目が終わりました。最後の章は周辺知識や応用事例紹介になってて、概要を眺めていくぐらいで終了。ちゃんと原本は示してるので必要に応じて読んでいくことになりますね。

残りどのぐらいの時間をかけるか決めてませんが、例年だと2冊程度を輪読してます。今年度は学生希望を優先してみようということで相談してみた所、出てきたフラグは次の通り。

• 集合知とか何かしらデータ収集して処理するたぐいの某。
• 英語論文読む練習。
• 具体的なアルゴリズムというよりは実践上のノウハウとか。
• ベイジアンネットワーク
• （深層学習以外の）機械学習

各自のテーマに関連した輪読・討論よりは、教科書輪読的なものをやりたがる学生が多数らしい。好みの問題だと思いますが、個人的には少し不思議です。（教科書的なのやりたいならがんがん授業取ればよいのに、ということで私が学生だった頃は専門科目取りまくってた）

複雑研全体ゼミの輪読もそろそろ最後が見えてきました。ちゃんと理解できてるか怪しいけども、自身の研究との関連度に応じて、後で振り返ることを期待します。一つ一つ詳細に追っていくやり方が良いのかなとも思いつつ、全体の流れを意識させることがメインになりがちです。

ゼミを活かして欲しいという話を以前書きましたが、先週〜今週ぐらいでようやっと討論が学生ベースでもやり始めたかな。共同でリアルタイム議事録＆質問という形式を取ってみてますが、発表中にあれこれ気になる点をリアルタイムに共有できるので、便利。

P.S.
授業だったかゼミだったかそれ以外だったか、関連話題について話してるとどこでどこまで話したのかがごちゃ混ぜになってしまう。年か。

複雑研全体ゼミの輪読4回目が終わりました。今日は5.4節〜6.2節あたりの話。前回までで順伝搬・逆伝搬を計算グラフで理解するところを終え、今回はそれを元に（3層NNとか2層NNとか呼ばれることが多い）階層型NNの実装。活性化関数やパラメータ更新、重み初期値の影響といったところをざっと眺めるところまで。

大分ペース早い気がするけどゼミ中には質問が少なめな印象。なので私が聞くということになりがちですが、質問する人はするし、ま、良いか。（あまり良くない）

P.S.
ヲタ芸サークル（サイリウムダンス部）の顧問になるらしいです。よろしくお願いします。ちなみに落研（落語研究会）の顧問もしてますが、たまに顧問チェックが必要なタスクしてるだけで私自身は何もしてませんw