Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
卒業研究の進め方 / How to preceed with the research
Search
shun74
December 21, 2022
Research
1
430
卒業研究の進め方 / How to preceed with the research
Explain how to preceed with the research.
shun74
December 21, 2022
Tweet
Share
More Decks by shun74
See All by shun74
深度推定モデルの自己教師あり学習/self-supervised-depth
shun74
0
88
GPUでステレオマッチング / Stereo-matching with GPU
shun74
0
450
Barcode Recognition / pharmacode-decoder
shun74
0
700
Vision Transformer講座 / Vision Transformer Presentation
shun74
1
480
ニューラルネットの1bit化 / 1bit-neural-network
shun74
0
590
Defocus Map Estimation From a Single Image Based on Two-Parameter Defocus Model / two-parameter-defocus-model
shun74
0
220
理解してほしいVision Transformer / plz-understand-ViT
shun74
0
510
Other Decks in Research
See All in Research
「Goトレ」のご紹介
smartfukushilab1
0
210
Online Nonstationary and Nonlinear Bandits with Recursive Weighted Gaussian Process
monochromegane
0
100
LayerXにおけるAI・機械学習技術の活用と展望 / layerx-ai-jsai2024
shimacos
2
2.5k
僕たちがグラフニューラルネットワークを学ぶ理由
joisino
25
11k
20240523 Japan Investment Conference 2024
cfajapan
0
730
SSII2024 [OS1] 研究紹介100連発(オープンニング)
ssii
PRO
0
420
#SRE論文紹介 Detection is Better Than Cure: A Cloud Incidents Perspective V. Ganatra et. al., ESEC/FSE’23
yuukit
3
950
LLMとの共同執筆は文章の多様性を減らすか?
kuri8ive
3
690
訓練データ作成のためのCloudCompareを利用した点群の手動ラベリング
kentaitakura
0
920
LLM based AI Agents Overview -What, Why, How-
masatoto
1
120
SSII2024 [SS1] 拡散モデルの今 〜 2024年の研究動向 〜
ssii
PRO
2
1.9k
大規模言語モデル (LLM) の技術と最新動向
ikuyamada
30
15k
Featured
See All Featured
Optimizing for Happiness
mojombo
373
69k
Web Components: a chance to create the future
zenorocha
307
41k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
21
2.9k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
29
2.5k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
506
110k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
51
8.9k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
360
22k
Building Adaptive Systems
keathley
34
2k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
42
2.7k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
127
8.7k
Designing for humans not robots
tammielis
247
25k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
517
39k
Transcript
研究の進め方 B4 shun sato
目次 • おおまかなテーマを決めよう • 論文読めるようになろう • 詳細なテーマを決めよう • 実験をしよう •
論文を書こう • スケジューリング • その他
おおまかなテーマを決めよう 興味のあるテーマをなんとなく決めてみよう 例: • ニューラルネットでなんでもいいからやりたい • VRとかARでなんか作りたい • ネットワーク関連で新しいことをしたい •
テーマ決めないと研究が始まらない ⇢ まずは興味のあることから
論文を読めるようになろう ≒英語の論文を読めるようになる • 日本語の論文は情報が限られてくる ⇢ 英語の論文を読もう • 論文は文法が簡単だから単語だけで読める ⇢ 分からない単語だけ翻訳しながら読んでればそのうち読めるように
詳細なテーマを決めよう おおまかなテーマから深めていく • Survey論文がおすすめ(分野の研究をまとめた論文、まとめサイト的な) 例: 1. ニューラルネットのSurveyを読む ⇢ 最適化が面白そう! 2.
NN最適化のSurveyを読む ⇢ 量子化が面白そう! 3. NN量子化のSurveyを読む ⇢ 1bit化が面白そう! 4. 最新の画像分類モデルを1bit化してみたい ⇢ 研究テーマ決定
詳細なテーマを決めよう その他のテーマの決め方 • おおまかなテーマから興味のある研究を見つけて論文を読んでみる 1. 今後の課題みたいな章にまだやってないことが書いてある ⇢ 自分でやってみる 2. 自分ならそのタスクをどのように取り組むか考えてみる
⇢ やってみて論文の手法と比べる(結果が悪くてもOK) • 先生からもらう ⇢ おすすめ度:低 ⇢ モチベが危うい
実験をしよう 詳細なテーマが決まったらどんどん実験を始める • ここが一番ハードルが高い • 実装などが伴うので気合でなんとかする • 消滅する人はここができなくて消える • 一回始めれば”調査⇢実験⇢考察”のサイクルがどんどん回せる
論文を書こう 実験のデータをまとめて論文を書く • ”調査⇢実験⇢考察”のサイクルが回せた分だけ書く量が増やせる • 早めに書いて先生に推敲してもらおう
スケジューリング • 3~5月:テーマの選定 ⇢ 具体的な実験計画 • 6月:一回目の実験を回して考察 • 7~8月:中間発表まで何回か実験のサイクルを回す •
9~11月:中間発表を踏まえて実験、大雑把だったところを埋めるのも◎ • 12~1月:論文をまとめる
その他 • テーマの決定は早くやろう ⇢ 中間発表はテーマ選定だけでも良かったりするが... ⇢ 中間発表までに決まってない人は12月ぐらいまで実験始めない • できるテーマを選ぼう ⇢
2ヶ月あれば現実的なテーマを決められる 上記の2つは本当に大事。できてない人は消滅のリスクが高いorz