第 3 回 レポート課題 （ 1/2 ）
課題
Report3_template.ipynbに書かれている要領で、CIFAR 10という画像データセットを用いて、
ニューラルネットワークを学習、テストするコードを実装せよ。
さらに、 Report3_template.ipynbに書かれている留意点に従って、
- データ
- ニューラルネットワークの構造 - コスト関数
- 精度の計算
について数学的に説明せよ。
詳細は、Report3_template.ipynbに書かれている。
今回のレポートは、このファイルの“穴埋め”を行えばよい！
レポートの提出方法
• ユニパから提出
• プロファイル -> 課題提出のようなメニューがあるはず
• 適切にファイルをアップロードできているか“必ず”確認しておくこと！
• 提出するファイルは、穴埋めしたReport3_template.ipynbのみ
• 締切は「1/28 23時59分59秒」まで！（締切を過ぎたら受け付けない！）
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から大学間の交流事業でロシアに行くので、それまでに成績評価を終わらせ
なければなりません
このレポート課題で問うていること
• 実際のデータを用いて、ニューラルネットワークの学習、テストできるかどうか
• ニューラルネットワークを論理的に説明できるかどうか
減点対象
• コードが動かない
• Report3_template.ipynbに書かれた要領に従っていない
• 学習用画像、テスト用画像の分割を変更している
• 別の人と結果の数値が全く同じで、かつ文章やコードの構造も酷似
（こちらで勝手にカンニングとみなします）
特典
• テスト用画像に対する精度が高かった上位5名に対して、10点加点する
MacBook Airでは処理能力が足りない場合は、自前のGPUマシンや、
Google Colaboratoryのようなクラウド環境を用いてもよい
その他
質問があれば、以下のようなアプローチが可能です。
• 機械学習の授業後に、白浜に質問する
• 白浜（[email protected]）までメールする
• 38-N320にいる白浜研のメンバーに聞くのも有効
