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
510
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
400
GPUでステレオマッチング / Stereo-matching with GPU
shun74
0
890
Barcode Recognition / pharmacode-decoder
shun74
0
920
Vision Transformer講座 / Vision Transformer Presentation
shun74
1
650
ニューラルネットの1bit化 / 1bit-neural-network
shun74
0
870
Defocus Map Estimation From a Single Image Based on Two-Parameter Defocus Model / two-parameter-defocus-model
shun74
0
350
理解してほしいVision Transformer / plz-understand-ViT
shun74
0
700
Other Decks in Research
See All in Research
Time to Cash: The Full Stack Breakdown of Modern ATM Attacks
ratatata
0
160
EarthSynth: Generating Informative Earth Observation with Diffusion Models
satai
3
360
時系列データに対する解釈可能な 決定木クラスタリング
mickey_kubo
2
1k
VectorLLM: Human-like Extraction of Structured Building Contours via Multimodal LLMs
satai
4
310
Pythonでジオを使い倒そう! 〜それとFOSS4G Hiroshima 2026のご紹介を少し〜
wata909
0
770
投資戦略202508
pw
0
560
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
240
IMC の細かすぎる話 2025
smly
2
670
Galileo: Learning Global & Local Features of Many Remote Sensing Modalities
satai
3
340
「どう育てるか」より「どう働きたいか」〜スクラムマスターの最初の一歩〜
hirakawa51
0
920
論文紹介:Not All Tokens Are What You Need for Pretraining
kosuken
0
190
音声感情認識技術の進展と展望
nagase
0
180
Featured
See All Featured
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
209
24k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.2k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
185
22k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
53
9k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.5k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.7k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.6k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
610
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
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