課題
作成した3層ニューラルネットワークを用いて,こちらで別途用意したMNIST画像10000枚に対する手書き数字画像認識精度を競います.
エントリー方法
エントリーにはGitHub を利用します.
- まず,GitHubで private リポジトリを作成する.リポジトリ名は任意.
- 次に,そのprivate リポジトリにコラボレータとして schwalbe1996,smnimo, MONAKA0721を追加する.
- Settings -> Manage access から Invite a collaborator
- 学習された重みパラメータをファイルから読み込み,MNIST のテスト画像1 枚を入力とし0~9 の値のうち1 つを出力する3層ニューラルネットワークのソースコード,及び重みパラメータデータ,予測ラベル(10000 x 1 のテキストデータ)をcommit & pushして,MNIST-1などのタグ名(Tag version)のリリースを作成する.
接尾番号はエントリー回数(提出回数)を意味する.何回でもエントリーできる.
そのうえで,Google formsに必要事項を記入してエントリーする.URLはPandAお知らせ「画像処理:コンテスト」に記載している.エントリータイミングは任意だが,ランキングへの反映は基本的に授業日(木・金)の夕方にその日の正午以前にエントリーされたものに対して行う.
ランキング
2020年度
順位 | ニックネーム | 正答率 |
1 | やま | 73.56 |
2 | カマド=タンジェロ | 65.38 |
2017年度
順位 | ニックネーム | 正答率 |
1 | やーさん | 77.45 |
2 | hr | 75.25 |
3 | り | 74.96 |
4 | あいう | 72.78 |
5 | aaa | 69.5 |
6 | k20 | 65.88 |
7 | ケビン | 65.79 |
8 | chamo | 64.91 |
9 | あつし | 64.84 |
10 | すーさん | 63.23 |