A Day in the Life

烏ケ森公園でお花見 / 2022年4月10日

那須塩原在住のO家I家のみなさんと烏ケ森公園でお花見。先週訪れたときはほぼ蕾だった桜も満開で、多くの人たちで賑わっていた。社会人になってから人数が集まる花見はたいてい夜で、寒い中花見というのが多かったのだけど、昼間かつ5月上旬とのことで、とても温かい気候での最高のコンディションでの花見。公園は春で平和そのもの。複数人での花見も久しぶりで楽しく和やかな時間だったなぁ。


その後は明治の森へ。明治の森の菜の花畑はいくつか咲いている程度で、咲くのはもうちょっと先のようだ。食べたいちごミルクジェラートが、ミルクアイスに旬の苺を入れて潰して作っていて、いちごの旨さも相まってとても美味しかった。


明治の森の道の駅で、スイセンと桜の花束が半額で125円。元値も安いのに半額ということでお安すぎて購入。この辺の道の駅では季節物が時々やたら安く売っていて衝撃を受ける。


花見の昼食にはSHŌPAINでパンを買う。妻のお気に入りのパン屋だけあって、どのパンも美味しい。写真はSHŌPAINの一角。


久しぶりにPyTorchとfastaiではじめるディープラーニング本を進める。10章の自然言語処理の詳細:RNN。RNNが解きたい課題は本質的には次の単語予想=数万カテゴリ(単語数)の中から正解を当てるクラス分類問題として見れる。なのでロス関数はクロスエントロピーロスが適切。メトリクスとしてはperplexity=exp(cross_entroyp) と accuracy で見ると良い。クロスエントロピーロスを直接見るのではなく、指数関数を適用するのは人間が見やすい数値になるからなのかな。

作ったモデルは次のカテゴリ(単語)予想ができるので、それを連鎖させれば単純な文章の自動生成も可能。続いてセンチメント分析として文章がポジティブなのかネガティブなのかを予想するモデルを作る。なるほど、作ったモデルは数万のカテゴリ(単語)の予想モデルだけど、これをポジ・ネガの2カテゴリの予想モデルになるようにfine-tuningすれば汎用的なカテゴリ分類機としてつかえるのか。

撮影機材α7C/FE 55mm F1.8 ZA

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