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

2017年度

順位ニックネーム正答率
1やーさん77.45
2hr75.25
374.96
4あいう72.78
5aaa69.5
6k2065.88
7ケビン65.79
8chamo64.91
9あつし64.84
10すーさん63.23