機能改善 領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。 詳しくはこちらをご覧ください。

新機能 参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュース特集ページ をご確認ください。

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Sep

23

第4回ザッピングセミナー

Registration info

聴講

Free

FCFS
57/90

参加者への情報
(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

ザッピングセミナーとは?

本セミナーは、2011—2012年度、2014年度に有志によって開催されていた「ザッピングセミナー」の流れを汲んで、研究者の横の繋がりを広げること(平たく言うと異文化交流)を目的として立ち上げた企画です。以下にオリジナルの「ザッピングセミナー」の趣旨を掲載します:

このセミナーは、研究者同士の分野を超えた交流を目的としたものであり、 その名の通り、専門外の内容を、気軽に聞くことができるような形式を想定しております。お時間と野次馬根性のある方はお気軽にご参加ください。

本セミナーは2週に1回程度、継続して開催する予定です。 それに伴い、講演者の他薦および自薦を受け付けております。

  • 普段接点がないが、一度話を聞いてみたい人がいる
  • 現在勉強している内容を、自分の中での確認も兼ねて話してみたい

このようなご希望のある方はオーガナイザーまでご連絡ください。 セミナーの目的に鑑み、他薦は特に歓迎いたします。

発表者の方へのお願い

事前にタイトルとアブストラクト(和文の場合 200 文字程度)の 提出をお願いしています。 講演にあたってはセミナーの趣旨に鑑み、 できるだけ入門的で予備知識を必要とせず、 気楽に聞くことができるものを目指して頂けると助かります。

プログラム

セミナー時間は基本的に1回90分程度とします。内訳は以下の通りです。

  • 発表者による研究紹介:30分程度
  • フリートーク:60分程度

発表者

幡谷龍一郎(東京大)

タイトル:

勾配降下法によるハイパーパラメータ最適化とデータ拡張戦略最適化への応用

アブストラクト:

機械学習モデルの性能を向上させるためにはハイパーパラメータをデータに合わせて適切に設定する必要があります.また,深層画像認識モデルの性能向上にはデータに合わせたデータ拡張を設計することが必要となります.今回は高速なハイパーパラメータ最適化が可能な勾配降下法によるハイパーパラメータ最適化手法と,そのデータ拡張への応用を講演者の最近の研究を交えつつ紹介します.

発表者

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kota matsui

kota matsui published 第4回ザッピングセミナー.

09/12/2020 20:44

第4回ザッピングセミナー を公開しました!

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ザッピングセミナー

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Ended

2020/09/23(Wed)

16:00
17:30

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2020/09/12(Sat) 20:30 〜
2020/09/22(Tue) 23:30

Location

zoomによるWEB会議形式で開催予定。参加登録をされた方に当日URLお送りします。

オンライン

zoomによるWEB会議形式で開催予定。参加登録をされた方に当日URLお送りします。

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big_wing_ik

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Keisuke Otaki

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