俺のニューラルネットワークは学習能力の低い俺に似てちゃんと学習しないし、気分転換にTensorflowにプルリク投げたらマージされた。

世間ではディープラーニングはアツいようで、ディープラーニングさえできれば基本的人権が確保されるどころか人体の代謝を高め、疲労感が改善し、生活習慣病の予防やダイエットにも役立ち、キュウリの仕分けもできるという。 ということで僕も最近はTensorflowを使ってディープラーニングのラーニングをしているのだけど、久しぶりに計算機関連の学習においてつらさを感じている。 確かにサンプルに入ってるmnistとか回すのは当然うまく行くのだけど、自分の抱えている問題に適用しようと思ってデータセットを変えてみたり、他のネットワークを試してみようと思って実装を変えてみたりすると、とたんに上手くいかなくなる。 デバッグしようにも結果が出るまで時間がかかるし、ハイパーパラメータの設定がおかしいのかコーディングにミスがあるのか分からなくてつらい。なのだけど、近くの席のディープラーニングガチ勢に聞いたら、「TensorflowじゃなくてCaffeで書いて同じデータ入れてみましたけど普通に分類できてますよ?あれ、なんか精度めっちゃいいんだけどwww」って言われるし、また別のディープラーニング職人にコード見てもらったら「ここの(パラメータの)数字、これはさすがに大きすぎっすね。」って指摘された。「デバッグつらいですよね、 »

何が「おつかれさまです / よろしくお願いします」じゃ、「前略 / 草々」を使え。あるいはグローバルなビジネスを加速する方法。

日本語の手紙においては、「拝啓」からはじまり、時候の挨拶に続いて内容を述べ、「敬具」で終わる、冗長かつ美しい形式がある。Eメールにおいてはこれらの表現は一般的には省略されることが多く、また省略することがマナーとされることもある。 おそらく、通信にかかるコストが高かった時代に由来するものだと思うし、インターネットが一般化し、安くなった現在においては日々大量のメールが届くようになってしまったため、簡潔なものが好まれるのは当然だろう。時代に伴いマナーや言葉は変化するものだろう。 しかし我々は失敗した。ビジネスメールの通例として「おつかれさまです」「よろしくお願いします」という中途半端な形式を生んでしまった。確かに時候の挨拶は消えた。しかし「おつかれさまです」「よろしくお願いします」は、もともとの「 »