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都内の塾運営にかかわり,講師歴も15年以上になりました。小学生から高校生まで幅広く教えています。最近の関心事は教育改革で,塾に入ってくる情報に加え,信頼のおける情報をまとめてみました。ネットを介したやり取りにはなりますが,少しでもみなさまのお役に立てたら幸いです!
１年生の活動～合唱コンクール歌練～ - 奈良市立富雄南中学校
Kera(左)とPyTorch(右)それぞれの学習時(10epochあたり)のタスクマネージャパフォーマンス メモリ使用量はPyTorch側が小さかったです。Kerasではlistやnumpyの配列でデータセットを保持しているので(本プログラムでは)、どうしてもメモリを消費してしまいます。 GPU使用量もPyTorch側が小さかったです。 次に、KerasとPyTorchのそれぞれのネットワークの学習実行速度を比較します。ネットワークを用いて学習させたときの40エポックにかかる時間[s]を以下の表にまとめました。 Keras PyTorch ResNet 3520 s 3640 s Mobilenet 1600 s 1760 s MyNet 40 s 680 s Kerasはtのverbose=1としているので勝手に出力してくれた値の秒のところを見ています。1ステップあたりの時間から計算すると正確ですが、めんどくさいのでだいたいの値とします。 上記の表からPyTorchの方が若干遅いです(1epochに3秒ほど遅い)。特にMyNetがかなり遅いです。ただしPyTorchの方が省エネ(? )です。PyTorchの方が速いつもりでしたが、コードが悪いような気がします。 ほぼ変わらないスピードで省エネならPyTorchの方が良い気がします。 KerasでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。学習曲線はひどいですが、結果はまあ妥当なところではないでしょうか。 Figure 7. 学習でのエポックに対するLossとAccuracy(Keras) Figure 8-a. ResNet50による推測結果 (Keras) Figure 8-b. １年生の活動～合唱コンクール歌練～ - 奈良市立富雄南中学校. Mobilenet v1による推測結果 (Keras) Figure 8-c. MyNetによる推測結果 (Keras) PyTorchでのResNet, Mobilenet, MyNetの推測結果 学習させた結果のLoss、Accuracy、テスト画像の推測結果を以下にまとめました。Kerasと同様なので、折り畳みの中に結果を示します。 PyTorchでの学習推測結果のまとめはここをクリック KerasとPyTorchの結果を踏まえて 両者とも傾向としては同じです(ほとんど同じ学習になるようにしたので)。 Keras、PyTorchとも、ResNet、Mobilenetでは分類ができていますが、MNISTレベルのMyNetでは分類できませんでした。ただし、Lossの下がり方を見るにResNetやMobilenetでも学習はうまくいっていないと思われます。今回はテスト画像も学習データに類似しているため、正解したのだと思います。フックレンチとスパナレンチほど類似した分類問題の場合、60枚程度ではデータ数が少ないようです。しかもデータそろえても分類できないような気もします・・・。 ちなみに、MyNetにおいて中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果が以下です。 Figure 11.
1. 小学生は宿題がたくさん
上海市の小学校の授業時間は、一般的に 8 時~15 時半までである。放課後は各科目の宿題をこなすために宿題専門の塾に直行する子供が少なくない。宿題の量としては各科目でプリント 1 枚程度だが、国語や英語などは指定された部分を暗記して、学校で発表をしなければならないことも多い。夕食も塾で済ませ、19 時~20 時に親か祖父母、もしくはお手伝いさんが迎えに行って一緒に帰宅する。週末の分までまとめて宿題をこなす金曜日などは、22 時頃まで塾で頑張る子もいる。
宿題のプリントは 1 学期分だけでこんなにある(筆者撮影)
ここで強調したいのは、中国では学校の宿題は親が手伝うことが前提となっていることだ。子供が一人で解けない問題も多い上、提出する宿題は全て正解でなければならないという暗黙の了解があるからだ。宿題の丸付けをするのは先生だが、提出前に正解にしておく必要があり、保護者か塾の先生が答えの確認を必ずしている。
毎日 1 教科 1 枚程度の宿題というから日本とそれほど変わらないかと思ったが、1 学期分の宿題のプリントの山を見ると、日本に比べて相当多いように感じないだろうか。
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