勉強だけでは実力は身につかないので、実践して見ようという事で、waifu2xで資料があることからSRCNNをTheanoを用いて自分で実装してみることに。*このプロジェクトはtheanonSRとしてgithubで公開済み。Padding問題の根本原因を見つけた。→TheanoのConv2dにPadding任せちゃうとダメ。0パディングされちゃう。代わりにnumpy使って自分でPaddingするよう実装変更した。32x3x3_32x3x3_32x3x3_1x3x3にてチェック中。→なんかただパラメータ値によって誤差関数がランダムにFluctuateしてるだけな感じで、モデルの表現に限界がある気がする。うーむ、どうやったらパフォーマンスもっとよくなるのかなぁ。最近読んでる論文集SRCNNを良くするためのアイデアソースとするため。1.OSD・http://ee.caltech.edu/Babak/pubs/conferences/00298572.pdf・https://papers.nips.cc/paper/647-second-order-derivatives-for-network-pruning-optimal-brain-surgeon.pdf・https://papers.nips.cc/paper/749-optimal-brain-surgeon-extensions-and-performance-comparisons.pdf結局OBDはCNNには必要ない気がしてきた。そのチャンネルにおけるWすべての要素を0にする”して試してみればいいんじゃないかって気がしてきた。計算量的にわざわざHessianを計算する必要はないと思う。GPUで3週間トレーニングしたらしい、、、ここまでDeepなネットワークは自分の環境ではできそうにもない。Normalizationの論文読み始めた。descentが機能し続けるように入力データを平均からのずれで整形する方法。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。Themegraphy。