各チャンネルごとに平均・分散を求めることは有名ですね。時に移動平均をどう扱うべきかよくわからないといった難点も併せ持っており、いつでも使えるわけではありません。このためミニバッチに依存しない正規化手法が待ち望まれていました。比べてかなり劣っており、主流とはなっていません。匹敵する精度を実現しました。値に対して敏感ではないようです。複数のチャンネルの組み合わせによって表現される特徴を歪めてしまう問題があると考察されています。こちらは大域的すぎて、特に重要ではないチャンネルが画像全体にわたって高い値を示した場合に他の全てのチャンネルが抑制されてしまいます。良いとこ取りをできるというわけです。なんだか素晴らしそうですね。サポートされているのでお手軽に使えます。この疑問を検証します。置き換えるだけでは精度がかなり落ちてしまいました。使う場合は精度の確認やパラメータチューニングをきちんとやるべきでしょう。全体の実行速度を大きく下げてしまうことがわかりました。この原因や、より効率のいい実装方法についても詳述します。エンジニアリング松本はじめまして、システムソリューション部の松本です。Training」を用いて、Twitterの投稿に対する分類モデルを分散学習させてみようと思います。システムソリューション部の長田と申します。Learning」などのキーワードとともに、データ分析が注目されています。データ分析を行うためのツールは数多く存在し、それらをインストールするには意外と手間がかかります。LearningのアルゴリズムをGPUで計算する際に使われるcuda周りのインストールはノウハウがないと面倒です。Learningを行ってみた感想について書いていきます。Pipeline佐藤システムソリューション部の佐藤奏です。Pipelineを結構ヘビーに使ったので、調べにくいところやハマりどころをQ&A形式でご紹介します。サービスの概要について少しだけコメントします。その後はひたすら細かい話になります。以下はもっぱらリソースとしてEC2を使う場合の記述です(EC2の他に、EMRクラスタを起動することもできますが、筆者は使ったことがありません)。Spark佐藤システムソリューション部の佐藤奏です。Sparkがホットな昨今。サンプルコードや活用事例もいろいろと公開されていますが、では実際にSparkを利用してシステムを構築しようとするとき、どのような考慮が必要なのでしょうか。開発スケジュール検討、外部設計、プロトタイプ作成・評価――において有用な情報や開発の進め方のポイントをいろいろとご紹介してみようと思います。地味な話が多いですがお付き合いください。本記事執筆時点でのSparkの最新バージョン1.6.1をベースとした記述です。2015の14日目です。10月に入社しましてブログには初めて投稿します石井です。休日はJavaScriptやGoで趣味の開発を行っていたり、家に知人を集めてボードゲーム会をしてたりします。最近盛り上がって来ている!という事で、新しい案件をGCPで構築してみることにしました。Runtimeについて紹介できればと思います。Runtimeは簡単に言うと、GAEが裏で管理していたコンテナを触れることができるようになったり、自分で定義したDockerのコンテナをGAE上で動かすことがでるようになるものです。技術池内みなさまこんにちは。Clusterの構築と基本的な動作について紹介します。話題になっていますが、合計48TBものメモリサイズで運用しているようです。概ね上記のような内容です。マルチマスタを「疑似的」としているのは、実際にデータが各ノードに伝播しているわけではないからです。Clusterは、あるレコードをどのノードに保存するかを把握しておき、ノード間でリダイレクトすることによって、どのノードから接続しても指定するデータにたどり着けるというアーキテクチャを採用しています。この記事では便宜上マルチマスタと表記します。エンジニアリング大森エンジニアブログの過去の投稿はこちらをご覧ください。