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