研究室内AIコンペ結果

みなさんおはこんにちばんは！今日の東京は5月なのに雷がゴロゴロなってましたね

更新担当のjoeです

このミニブログの誕生が遅れたせいで開催の告知はなかったのですが、研究室内で以下のルールの元でAIコンペを行ってました

期間：4/23 15:00 ～ 5/8 13:00まで

データセット：cifar-10

評価方法：validation accuracy

ご存知の方も多いと思いますがcifar-10とは10クラスの60000枚の32×32カラー画像で、1クラスあたり6000枚の画像で構成されています

▲32×32の小さい画像なのでなんだかよくわかんないのもあったり

お偉い先生のAlex Krizhevsky、Vinod Nair、Geoffrey Hintonが画像を集めて作ってくれたそうです。

評価方法のvalidation accuracyとは1クラスあたり6000枚の画像を5000枚と1000枚に分けて、5000枚の方を学習用、1000枚の方をtest用にしてtest用のデータの正解率で競うということです

1位はokkahのWideResNetモデルでvalidation accuracyは96.084%でした

4年生の練習的な意味合いが強かった今回のイベントですが、joeはoptimizerを変えることくらいしかできませんでした

次回は頑張るZOY☆