MNISTのディープラーニング
以下のサイトから4つのファイルをダウンロード後に解凍して、テーブルの枠内にドロップしてください。
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
t10k-images.idx3-ubyte , t10k-labels.idx1-ubyte , train-images.idx3-ubyte , train-labels.idx1-ubyte
最初に使用上の注意をお読みください。
現在のエポック =
処理済みデータ数 =
1エポックの処理時間 = 分
データ数 = ミニバッチの個数() ×
ミニバッチの大きさ ()
=
経過時間 =
レイヤー別の処理時間の表 ( 単位:ミリ秒 )
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順伝播 |
δ z |
δ bias |
δ weight |
δ x |
パラメータの更新 |
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Chrome以外ではテストしていませんので、Chromeをお使いください。
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4つのファイルをドロップして数秒すると画面の表示が変わります。
以降は10秒おきに画面が更新されます。
グラフは1エポックの終了時に更新されます。
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10秒おきに計算を中断してブラウザに制御を戻しています
このためスクロールなどの画面操作の反応が非常に遅くなります。
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ときどき処理速度が遅くなることがありますが、このような場合はPCを再起動すると元に戻ります。
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一定時間後にディスプレイの電源を切る設定にしていると、GPUがリセットされて正しく動作しないことがあります。
またスクリーンセーバーが動くとGPUのリソースが使われ、学習の計算が遅くなる可能性があります。
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ブラウザを最小化するとJavascriptの実行が休止することがあります。
ブラウザで複数のタブを開いて、別のタブを表示していても実行が休止します。
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事前にOSの更新をしておいてください。
夜寝る前に学習を走らせておいて、朝起きてみたらOSの更新でPCが再起動していてガックリすることがあります。(org)