# 讀書會筆記 ## 0207 讀書會固定紀錄項目 :::info A. 讀書會每週進度 ---> 主講人須記錄當週章節重點與問題討論 B. 作業 ---> 貼上連結或討論紀錄 C. 突然想要到請你們測試的部份 ---> 測試結果與發現的 Bug ::: --- ### 已完成: #### B. Tmux 介紹: * https://man.twcc.ai/@TWCC-III-manual/Hyl2VrBpd #### C. 客製化 Openstack_cloud_image.pdf (小江執行,奕瑋、HY 觀摩) - 說明: 按照操作手冊已經完成內部的修改,需等待C標上線後,測試修改內容是否可以跑 #### 卡關 : 自製_-_Rocky_cloud_image_.pdf :::danger - 說明: 140.110.93.10 目前沒有安裝 KVM 無法測試 (跟Serena討論下一步) - 過年前是說: 直接載cloud image,然後用roy的文件修改一下已經存在的image ??? (還沒試過) ::: --- ### 本週讀書會預定進度: 1. 作業討論:Chest Xray 案例分析 / DIGITS, jupyter 使用狀況 2. HY : Lecture 5: Convolutional Neural Networks --- ### 0210 讀書會紀錄 #### 1. Lecture 5 : [Convolutional Neural Networks](https://docs.google.com/presentation/d/1EVyrT0mRr7u3v0LVntuN2-eztAFqbVHY/edit?usp=sharing&ouid=108416022133614299552&rtpof=true&sd=true) (Done) #### Q&A : **Q** : 在 Convolutional Neural Networks 中 activate function 排序是否有一定的模式? **A** : 不一定,可按照不同 training 排列組合找到最佳排序。activate function是為了在 Conv/pool 中加入「非線性」。 ![](https://i.imgur.com/dJ9mEZW.png) :::warning **尚未完成** : Chest Xray 案例分析 / DIGITS, jupyter 使用狀況 ---> 國騰請假,延至下週讀書會進行 ::: ### 2. 研究討論: - 組務會議報告規劃:小江進行AutoML實作教學,奕瑋、HY 實作執行。 - ML Homwork: python 實作規劃,小江準備教材,兩週後進行教學。 --- ### 0217 讀書會預定進度: 1. 作業討論:Chest Xray 案例分析 / DIGITS, jupyter 使用狀況 --- ### 當週已完成: #### C. 客製化Openstack_cloud_image.pdf (HY / Wei) - image 製作 (140.110.93.10) ![](https://i.imgur.com/bQIyirI.png) - image 上傳 (140.110.141.219) ![](https://i.imgur.com/KgyJtaQ.png) - 發動雲實例 (https://140.110.141.219) ![](https://i.imgur.com/r17Ahrm.png) --- ## 0217 讀書會紀錄 1. 作業討論 (Done) 2. PCA實作介紹 --- ## QA紀錄 ### - HY **Q** : GoogLeNet 在 Chest-Xray 分類上無法有效學習 ![](https://i.imgur.com/lNCZ6UD.png) **A** : 經過多次嘗試 (Image Size/Image Type/Base Learning Rate...) 結果都沒有改變。 ---> 認為應該是 GoogLeNet 的結構設計是適合用在多種分類上,不適合用在二分訓練集上。 #### - WEI: ##### 實作檢討: **1.經教育雲實作Chest_xray,在AlexNet上可有效使用。** ![](https://i.imgur.com/UIVn73B.jpg) **2.經調整學習率,解決Overfitting** ![](https://i.imgur.com/aGWRHZA.jpg) **3.增加pooling層數一層** code: ![](https://i.imgur.com/plUmCPH.jpg) 其結果: ![](https://i.imgur.com/SiigJzj.jpg) **4.增加第二層pooling層** code: ![](https://i.imgur.com/AspUzD1.jpg) 其結果: ![](https://i.imgur.com/Q0SSICF.jpg) 錯誤提示: **ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 2 for 'train/model/pool5/MaxPool' (op:'MaxPool') with input shapes: [?,2,2,256].** **Q**:若欲進行增層,在進行增加第二次pooling時會出現錯誤 **A**:經討論,個人需先了解Tensorflow slim code的使用方式再去分析,學習效果較佳,故暫時等到將 pytorch 與 tensorflow 熟悉後再深入研究。 --- #### 0224 讀書會預定進度: 1. PCA 流程理解: 用途? 目的? 優缺點? 2. Lecture 6 : Hardware and Software (wei) --- ## 0224 讀書會紀錄 ### Lecture 6 : Hardware and Software(wei) *介紹硬體與軟體分別在深度學習中扮演的角色,與運作原理 ### 硬體: 1. CPU與GPU之原理與差異 2. 硬碟將資料傳輸至GPU、CPU間的瓶頸問題 ### 軟體: 1. 何謂框架 2. Pytorch與Tensorflow差異 3. 何謂動態與靜態計算圖 4. 模型並行運算與資料並行運算 --- #### 0317讀書會預定進度: 1. Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer (佳誼) ------------------------- ## 0317 讀書會紀錄 1. Paper報告:[Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer](https://docs.google.com/presentation/d/1d5qmQ_0K8HsekHDupSjonGKcZ3Hgq01p/edit?usp=sharing&ouid=108416022133614299552&rtpof=true&sd=true) (Done) 2. 課程進度規劃確認: - 3月底完成9章 Auto ML 課程 - 4月開始密集實作 (digit)、paper 撰寫 --- #### 0401(五) 讀書會預定進度 (update): 1. Charpter 7 - Training Neural Networks, Part I (wei) 2. Charpter 8 - Training Neural Networks, Part 2 (HY) 3. Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer (佳誼 dataset 實作) 4. Charpter 1 - 3 問題提問 (佳誼) --- ## 0401 讀書會紀錄 1. Charpter 7 - [Training Neural Networks, Part I](https://docs.google.com/presentation/d/10twuopNyMEk38pBE6vbQWXHeS8h7qG_c/edit?usp=sharing&ouid=108416022133614299552&rtpof=true&sd=true) (wei)-Done 3. Charpter 8 - Training Neural Networks, Part 2 (HY)-Done 4. Paper : Visualizing Adapted Knowledge in Domain Transfer - [Demo 實作](https://drive.google.com/file/d/1__sIXdxH1LWe7jePdEtwvkmcbfizujY2/view?usp=sharing) (佳誼)-Done * 大部分可以重現論文效果,惟VRAM不足無法進行ResNet101實驗 * 使用ResNet50在visda可以達到80%效果 Further implementation: * SFIT產生的source style image可用作資料增強 * SFIT產生的source style image可用作濾鏡產生器 Suggestion: * 看paper有自己的想法、觀點 * paper方向可從自己看得懂(數學)又有興趣的找起 --- #### 0407(四) 讀書會預定進度: 1. Charpter 9 - CNN Architectures (佳誼) 2. Charpter 4 - 6 問題提問 (佳誼) --- ## 0407 讀書會紀錄 1. Charpter 9 - [CNN Architectures](https://docs.google.com/presentation/d/1wTmOvLF1q3zF0qCI-WHm_mTimbbDJGHa/edit?usp=sharing&ouid=108416022133614299552&rtpof=true&sd=true) (佳誼) - Done 3. 確認四、五月份圖書會目標 - 使用教育雲實作 nni 資料,練習調參 (wei/HY) - 找AutoML / AutoDL 近期技術 paper (wei/HY/佳誼) - 擬定研究方向(佳誼) --- #### 0414(四) 讀書會預定進度: 1. AutoML / AutoDL 近期技術 paper 介紹 (wei/HY/佳誼) 2. 研究相關 paper 報告 (佳誼) 3. nni 調參練習教學與作業引導 (衍涵) --- ## 0414(四)讀書會紀錄: 1. 各別提供 AutoML 近期技術 paper - AutoSmart: An Efficient and Automatic Machine Learning framework for Temporal Relational Data (WEI) - AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch (WEI) - AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition (HY) - Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Image Recognition (佳誼) - Few-shot Neural Architecture Search(佳誼) 2. 共同討論後續[研究目標]及[時程規劃] - 4/14 ~ 5/1:小江全盤了解NNI的架構面,其他人學會NNI的使用 - 5/11 ~ 6/16:討論新的論文寫作,實作 3. nni 調參練習教學與作業引導 (衍涵) 延後1~2天 4. Q&A <h4>補充資料:</h4> 1. [NNI OneshotNAS](https://nni.readthedocs.io/en/stable/NAS/OneshotTrainer.html) - [Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling](https://arxiv.org/abs/1904.00420) 2. [One-shot NAS影片](https://www.youtube.com/watch?v=3nEx9GMHYEk) 3. [Cream](https://github.com/microsoft/Cream) 4. [前論文](http://personales.upv.es/thinkmind/dl/conferences/icsea/icsea_2021/icsea_2021_2_100_10067.pdf) --- #### 0421(四) 讀書會預定進度: 1. CREAM paper(one-shot)分享(佳誼) 2. Q&A (HY) (WEI) --- ## 0421(四)讀書會紀錄: 1. Paper報告:[Cream of the Crop: Distilling Prioritized Paths For One-Shot Neural Architecture Search](https://arxiv.org/abs/2010.15821) 2. nni 範例 code 分享 --- ## 0512(四)讀書會紀錄: 1. 敗血症介紹 2. 論文介紹:[Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition](https://arxiv.org/abs/2102.01063) 3. 焊接影像分析&nni應用演示 (HY,Dennis) 4. 補充知識: 1. Tree-Structured Parzen Estimator (TPE) 2. [BiLSTM](https://kknews.cc/zh-tw/code/2yjekey.html) 3. [A Survey on One-shot Neural Architecture Search](https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/750/1/012223/pdf) 4. [Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning](https://arxiv.org/pdf/1904.05046.pdf) --- #### 0602(四) 讀書會預定進度: 1. - [ ] 改敗血症模型(Peter, HY, Dennis) 2. - [x] 敗血症ppt勘誤(Peter, HY, Dennis) 3. - [ ] Target: 尋找nas 加入到敗血症(Peter) 4. - [x] Container 上傳docker hub, 敗血症&瑕疵影像可以用的(Peter) 5. - [ ] ~~Paper 9頁, 34頁(Peter, HY?, Dennis?, **Kureha**)~~ 6. - [ ] ZEN-NAS demo(kureha, **Peter**)-[paper](https://arxiv.org/abs/2102.01063) --- ## 0609(四)讀書會紀錄: 1.paper報告: [Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning](https://arxiv.org/pdf/1904.05046.pdf)(佳誼) 2.敗血症超參數實驗數據進度說明 (WEI) (HY) --- #### 0623(四)讀書會預定進度: 1. - [ ] Zen-NAS demo(佳誼) 2. - [ ] nni練習(佳誼) 3. - [ ] nas搜索套用在sepsis (**Peter**) 4. - [ ] 敗血症超參數第二階段調整結果分析 (HY、WEI) --- ## 0623(四)讀書會紀錄: 1. 敗血症超參數實驗數據進度說明 (WEI) (HY) 2. 敗血症新模型架構介紹 (Peter) --- #### 0707(四)讀書會預定進度: 1. - [ ] 敗血症NAS架構調整 (HY、WEI) ---