ほとんどの場合で性能が改善。参照)のはなぜか、が気になっているとのこと。「AlphaZero方式のMCTS(モンテカルロ木探索)」を適用した論文。スコアを用いて順番に候補を見ている(確率的な処理はしない)。呼んでいるNNで評価値の予測を行う)で確率的な要素を取り入れている。あり、効率面での優位性を主張。適用しつつ、判断根拠も提示したい。かけるようにしている。性能は既存手法を上回り、アテンションによる可視化もできてノイズにも強いと良い結果。(実際先行研究ではもっと層を深くしたりするものもあるそうです)。発表者も限界を決めてしまっているのではという点は気にされていました。ものを選べと言われたら多分これを選びます。発表も内容も良くて、「適当な発表してすまんな」って気持ちになりました。議論も一番盛り上がっていたと思います。がんの免疫療法は最も注目されている分野であるが、全ての患者に治療(免疫チェックポイント阻害剤)が効くわけではない。用いて画像から予測することを試みる。手法としては一旦大きな画像からがん領域をパッチとして切り出し(著者らの別の研究)、パッチに対してMSIを示すか否かを判定する。複数の施設、人種、臓器のデータを用いて実験を行い手法の有効性を確認した。ある一方、優れた研究デザインと注目分野においていち早く検証・有効性を確認したという点から非常にインパクトが高い論文と言える。最新の手法を追うのも楽しいのですが、機械学習の応用を効果的に行ってインパクトを出すという意味で良い論文なんじゃないかなという感想でした。problem(タスクに全く関係ないデータを入力しても高い信頼度で適当なクラスに分類してしまう)を扱った論文。本当は関係ないデータが来たらどのクラスに対しても低い確率(均等)になってほしい。結果は(多分)うまく行ったらしい。実用できるかはちょっとよくわかんないですね...。arXiv:1906.02762)arxiv.org注意:ここの感想は特に間違っている可能性が高いのでご注意ください。取り込むことで理解と性能向上を図ろうという論文。構造を置き換える(構造の変更自体はシンプル)。性能が上がったらしい。発表者も述べていたように本当に物理現象のアナロジーを用いたことによる性能向上かと言うと怪しい(構造的にはただ層が増えただけのようにしか見えない)。検証が必要だと考えられる。そのものもある程度決定境界を滑らかにする効果があったが、この論文では潜在空間上で違うラベルをもったデータ間の距離を良い感じにしようとする。比べて決定境界が滑らかになっており、性能向上にも寄与している。するのが良いとかかれていたそうです。き勢と参加者にバリエーションがあって面白かったです。バックグラウンドが違うと気にする点が結構違っていて(僕は性能が結局どうなったのかすぐ聞いてしまう派)そこも会として良いところかなって思います。2019らしいので、どっちかには頑張って論文読んで参加したいと思っています。今回(#4):最終結果(ドボン)が判明した後、だったので毎回自己紹介で進捗報告してました。本当はメダル取りましたって言いたかったですねえ...。壺の振り返りとkerneler一週間チャレンジも記録として残したいんですが、ちょっと今すぐは無理そう。書くなら7月中にしたいなあと思ってはいますが中々書けない。次のLT会では細胞コンペの進捗報告をするのかもしれない。