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title: 2023/01/31 デバイス班卒論最終試問練習 議事録

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# 2023/01/31 デバイス班卒論最終試問練習 議事録
[資料フォルダ](https://drive.google.com/drive/folders/1TQj33i17wvGIaQhw809zBfOMoMTWIIKr?usp=share_link)
時間：13 min / 7 min

# 別所
## 発表態度
- time : 発表: 12:43，試問: 22:36,
- ~~やや~~早口
    - (米谷先生) ゆっくり話せるようにスライドを工夫
    - (米谷先生)結果のところはゆっくり話して視線誘導を

## 質疑 


### 伴先生
- 2個2個で％を仕分けてるけど，何パーセントかを測定できるのが目標ではない？
    - 共振周波数を用いた手法と深層学習を用いた手法を比べて，後者が良い事を示したかった
    - この研究の主眼は深層学習を用いてではなく，どこを観察するのがよいかを探る
- p.18 で色々結果の考察 (まとめ) をしているが，そのような結果になった理由の考察はしている？
    - なぜそうなったかは振幅の大小があること以上の考察はできていない
- 研究においてはその原因究明は重要ではないという事？
    - 重要　低振幅の振動状態が高感度である事の理由を挙げている

- 解明を目的としているけどそこまではたどり着かなかったってこと？どこまで到達したかがわかりにくい
    - 具体的なメカニズムの達成までは出来ていない
        - 分かりました．

### 福井先生
- 入力データは何？
    - 測定したデータをそのまま入れた
    - (p.10などの)黒い点は振幅のデータ，ヘテロダインから計測された振動子の振動速度データ
        - 入力データの次元は？
            - 1次元配列　（画像ではないという事）
                - 何を入力としているかが分からない…
                - 黒い点の…　わからない…
                    - 各周波数ごとの振幅を入れてる

- 結局，Q値が下がる等の仮説はあるうえで，それは組み込めたのか？
    - 濃度に応じて変化があるだろうという思考だけ使用
        - 波の形を陽にモデリングするようなことはしていない？
            - yes



### 米谷先生
- 話すのが早い，スライド工夫してゆっくり話せるように


### 割澤先生



### 大岩
- p11 従来手法と比べて改善とあるが，その成績はどこ？

- p10 データサイズとは測定した点の数ということで合ってる？
    - yes データサイズは深層学習に用いるデータの数

## 資料コメント
https://drive.google.com/file/d/16ccmEnI5EjdoXfz8LB8ZL6lNjAaylle2/view?usp=share_link
- p. 5 文字密度が高い
    - レイアウト，行間など
    - Fuku 後半部分は実際のデータが始まらないとついて行けない
        - 先々まで覚えておくのは大変
- p. 7 測定容器の作製，実験系のどこに置かれるのかが分からない
    - 左の概略図に容器も入れる
- p. 9 ここで話しているときにどこを見ればいいかわからなかった
    - ポインタで指しながら結果を説明しては？
        - 上と下を絡めつつ説明できたらいい
            - グラフ内にも印をつけ，どこを見たら良いか分かるようにする
    - アセトン濃度の単位 (%) を軸タイトルの方に
    - Fuku 深層学習にも共振特性の情報もも含まれている筈なので表現を考えて
- p. 10 入力と出力が深層学習の基本　構造も不明
    - ４層とResNet 知っている人にしかわからない
    - データを間引いたことが予想外の知見だった？
        - データを間引いた事による変化は低周波数の影響が小さいことの考察につながる
            - そこに繋がるのか…
            - データクレンジングは当然やる
            - ばらつきが激しいところを除くのは当然であるから，スライド１枚で十分
            - トピックごとにスライドを出して欲しい
                - 低周波帯を取り除く重要性せまとめる等
- p. 11 上のマトリックスが窮屈，見づらい
- p. 12 負の相関で，もう少し考察が欲しい
    - その辺も話せるような余裕を持って
        - 考察に1行だけ入っていたけど離れちゃってる
    - 正解率だけで示すのはよいのか？
    - 四層モデル，RsNetの左右の位置関係が逆
    - データ数が気になるが，これで相関を求めて良いのか？
- p. 14 注目して欲しい点が分からず，これ以降分かりづらくなっていた
    - どこを見てほしいかをもう少し丁寧に話しましょう
    - GradCamの見方が分からなかったな…緑が重要？
        - yes そこを見て何％かを判断した
            - 初見での分かりづらさは，緑のもスペクトルっぽいからだと思う
        - 4層とregnetをずっと出し続けるのはなにゆえ？
            - モデルが違うなら分けた方が良いと思った
                - どこかで２つのモデルの比較結果を出して欲しい
                - どれくらい難しい関数かを議論したいんだよね？
        - それなりに4層でいけるならそれで出せばいいのでは
            - 両方やったから両方載せた
        - 差がなぜ生まれたかの考察が聞きたい
            - やったから全部乗せちゃうと議論のポイントが曖昧になっちゃう
            - 絞った方が纏まりがつく？
                - 少なくとも説明時間は出来る
- p. 15 同じく
- p. 16 前のページのグラフを抜粋して載せた方がわかりやすい
- p. 17 マイナスとは...？
    - 学習させることで精度が下がっている可能性がある
    - 4MHzというのは3-5MHzの事？わからなかった...
    - ポジションごとに振幅を出しているけどそれは重要なことなんですか？
    - これも共振の話に見えちゃった．初めて聞くから
- p. 18 絵が欲しい，話す内容に対応したグラフが欲しい
    -　別ページに分かれているのがよくない
    -　考察と結果を分けすぎてるのかな…



# 太田
## 発表態度
- time : 発表：16:02 試問: 23:02 
- 測定結果の情報は大事なものに絞った方が良い
- ペースを上げるか枚数を下げるか

## 質疑 

### 伴先生
- p.11 吸光係数の傾き像とはどこを見ている？
    - 赤帯の部分を拡大すると，の意
        - そこを見るのは？
            - この部分を使用するセンサだから
    - 傾き自体はそれぞれ実測値から出している？
        - 複素屈折率を測定し，吸光度を算出
 - 違いがあるのかどうかが意味のあるものかどうかがわからなかった
    - 毎回同じ値が得られる？誤差ではない事を示して欲しい，傾きが近いので
        - その検証は行っていない
        - 清掃時のばらつきに関する検証は行っていない
    - アニールによって傾きが増加して，最終的な結論と対応が取れているかわからなくなった．
        - 分散の減少：p.18 の矢印の根本と先を比較
            - 分散の減少はどこを見る？
                - エラーバー
                    - そんなに減ってる？
                        - 比較用のグラフを作ります
                            - それはそう
            

- 分散が大きくなりというのは何のことを言ってる？
    - p.19の矢印の元と先で比較
- 傾きが大きい方がではなく実際は膜厚が大きい方がになっているのにもかかわらず分散が減少していて識別性がよくなっている
    - 傾きが大きい方位が識別がよくなるとは
- 目的は高分解能化だと思いますが，どういう設計をするとよいかはp. 21に書かれてる？
    - 明示的には書いていない




## 資料コメント
https://docs.google.com/presentation/d/1ItWEGx9BC4gm23RMwRMbdSN8f2hZros_/edit#slide=id.p21

- 最初の方，ペースによっては分量の調整が必要
- p. 5 吸収って書いた方が良いかも

- p. 7 十分長い時間やったってことを一言実験条件に
- p. 7 抵抗率をなぜ示すのか？
    - 模式図を書いてくれないと膜厚ってなに？
    - 抵抗率との関係は何？
        - Ncが大きくなれば抵抗率が減少する（暗黙の了解）
    - スライド全体で覚えなきゃいけない単語を減らして
        - 抵抗率でしゃべる，キャリア密度でしゃべるかを統一するなどする


- p. 9 どこがSnOのピークかとか書いておくべき
    - やり直します
    - ピーク分離もした方が良いね

- p. 10 グラフのわきに書いてる文字がレイアウト的によくない
    

- p. 11以降　生データに近すぎる
    - 最終的な分解能の数値を出して欲しい
    - 評価軸　アニール，温度，，，で結果を整理しなきゃ
    - 吸光率で縦軸変換できないの？
    - 傾きをプロットしないといけない

- p. 12 この辺のデータを出す必要はあるのか？
    - 測っただけ測ったみたいになってしまっている
    - 結論に繋がらないデータは
    - 分析すると何か見えてくるかもしれない

- p. 15 グラフが波打ってるように見えるけど
    - オンオフしていることが分かるように
    - ノイズに見える
    - 一部を拡大して見せてもよい

- p. 16 もう少しライトでもいいかも
    - 前のページに入れてしまうとか

- p. 17 データ多すぎるし軸が見えないしまとめてほしい
    - 代表を示し，パラメータ軸毎に見たい所を見せる

- p. 18 分散が減少というならその分散をプロットするべき
- p. 20 分解能を説明していない　明示的に示して
- p. 21 結果を整理して解釈しなおしたら


