手書き数字画像認識コンテスト

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 smnimo, MONAKA0721, Aatso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，ファイル名：predict.txt）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．
コンテストのためのデータはPandA授業資料（リソース）–>画像処理資料内の”le4MNIST_X.txt”．対応するラベル（正解データ）は配布していない．

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．