関東ITS任意継続の保険証が届いた
2018年4月7日
4/3につくば市から郵送して4/7に届いたので、登録処理にかかった日数は丸2日程度だろうか。ググったら申し込みから保険証到着まで中4日かかったという例もあったので1週間ぐらいかかるかなと思っていたが、割と早く届いてありがたい。
4月分の保険料納付期限が4/16と近かったので、さっそくwebで入金した。なお、基本的には毎月10日前後までに振り込まなければならないらしい。
1日でも納付遅れると即失効みたいなことが書いてあって怖いので、googleカレンダーの毎月1日に振り込み作業を行うタスクを登録した。一応、半期分の保険料を前納できる制度はあるようなのだが、3月と9月にしか申し込めないので4月から利用する自分は利用できない。よって8月までは毎月忘れずに振り込まなければならない。
他に定期的に支払うべき国民年金や住民税は口座振替ができるのでまだ安心できるのだが、関東ITSは対応してないようなのでちょっと運用が大変そうである。 また、健康診断についてついでに調べてみたら、任意継続者は健康診断受診時に自分で払うらしく、料金は健保指定ドッグで5,400円らしい。めっちゃ高額だったらどうしようと思ってたがさすがに保険が効いてるのか。そういえば前々職では自分で病院に予約して健康診断受けたのだが、その時も確か1万円いかなかった記憶なので同じぐらいなのか。
入学した
2018年04月06日
日が開いてしまったが、今日無事入学式を迎えた。
引っ越してからは転入届出したり国民年金加入手続きをしたり諸々書類を書いて郵送したり細々としたモノを買い揃えたりと一週間ぐらいずっとバタバタしていたのだが、なんとかそれらの作業も一段落し、無事学生としての生活をスタートする準備が整った。
研究室の席も決まったので今まで使ってたHKKBも持ち込んでいつもの環境を整えた。まだ研究室の鍵の利用申請ができていないので誰かいる時間にしか入れないのだが、来週には鍵の利用申請をして24時間いつでも研究室に行ける体制を整えられる。
引っ越しのバタバタで中断していた研究関連の作業(必要な知識のinputとか先行研究の論文を読むとか)も明日から再開できそう。
引っ越し前夜
2018年3月30日
今日東京で住んでいた部屋を退去してきた。荷物の搬入は明日なので、今日は研究学園駅前のビジホに一泊し、明朝不動産で鍵を受け取り、新居に向かう。
宿泊先は去年8月の院試前日にも泊まったホテルマークワン 研究学園駅 である。
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院試に落ちていたら入試のタイミングが筑波大学およびつくば市見納めのタイミングになるところであったが、なんとかまた来ることができた。そして少なくとも明日から2年間はつくば市で生活することになる。
論文の書き方もわからない状態なのでこれから色々大変だろうけど、ようやく得ることができた「自分に100%投資できる時間」なので大事に使っていきたい。
マネーフォワード確定申告に登録した
2018年3月20日
2018年度*1から確定申告が必要になるのでマネーフォワード確定申告にアカウントを作った。
といってもすでにマネーフォワード家計簿を使っていたので、同じアカウントをそのまま使いまわす感じだった。
ただ、バイト代の入金口座は別にしてあるので別途口座を登録し、MF家計簿の方で登録している口座はMF確定申告の方で対象としないように設定した。便利。
他の税務系のタスクだと、青色申告を行うために開業届と青色申告承認申請書を提出しなければならない。だが、入学直後からいきなりバイトはしないと思われるので、バイト始めるタイミングで出しに行こうと思う。会計年度の1月16日以降に開業することになるので、開業届と青色申告承認申請書を同じタイミングで出せば2018年度分は来年青色申告できるじゃろ多分。
分散深層学習の研究を行うために必要な知識な得るためのステップについて考える
2018年3月19日
UQ消化期間に突入したのでぼちぼち研究活動の前段階であるinputをかき集める作業に着手している。 が、その前に、分散深層学習に関する研究をするためにはどのようなステップが必要なのか考えねばなるまい。
研究すること
- ディープラーニングの学習および推論フェーズにおける計算機科学的な問題のどれかを解決する手法を提案する
- 計算機的な問題とは
- スループットの低さ
- 学習におけるスケールアウトの難しさ
- (ChainerMNのスライドとか見ると
モデル並列
とデータ並列
、および同期型
と非同期型
のアプローチの系統があるらしい
- (ChainerMNのスライドとか見ると
- NWボトルネック
- GPGPUの活用
- でもこれCUDA使う以外に何かできることあるんか?
現状
- パーセプトロン、多層パーセプトロンとしてのニューラルネットワーク、勾配、確率的勾配降下法、ぐらいまでしか人に説明できない程度の知識
- ディープラーニング界隈における最新の研究トピックは全然しらない
- ディープラーニングで解決できる課題に関してそれなりに知っているのはMNISTとパンダ画像の分類問題しか知らない
- 分散処理の知識も皆無に等しい
- c++はAtCoderの問題を解く程度のスキルしかない
- CUDA?OpenMP? MPI? なにそれ美味しいの?
4月中にやること
- ゼロからDeep Learningを熟読する
- 多分これがエンジニア脳には一番やさしい
- 深層学習本の知らないところだけを読む
- OSSのDLフレームワークに関する以下の項目を調べる
- スケーラビリティ
- ネットワークの実装スタイル
- パフォーマンス(これは実際に研究室のマシンで動かしたい)
- DLの代表的なベンチマーク的なアレを調べる
- MNISTでもいいがもう少し難しくてデータ量が多いのがいい
- いいのあった https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/tree/master/datasets
- 一方でMapReduceを適用するケースについてもやりたいので手を付けておきたい
研究室訪問(1年ぶり)
2018年3月8日
余っているUQ*1のを使って研究室訪問した。前回研究室に来てから実に1年ぶりである。
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午前中は担当教授*2と研究の進め方について話し、午後は研究室の先輩に研究室用のメアドを作ってもらったりslackに招待してもらったりssh用の公開鍵を登録してもらったりした。
とりあえず、今年のスケジュールとしては10月に論文を一本どっかに出せることを目標とすることで進めることになった。逆算すると4月~7月でテーマを絞り込まなくてはならない。
思ったより短い感はあるものの、1日の間に使える時間は今よりも長くなるはずなので、スケジュール感覚も少しずつ学生のそれに合わせていかなくてはなるまい。今だと「何かを勉強する」というのは、仕事以外の時間でやるので1日2時間やれたらいい方かなという感覚だが、学生だと講義が1コマしかない日だと最低6時間程度は自由に使うことができるだろう。この辺のスケジュール感覚やペース感覚をまず覚えることが今年前半の課題にはなりそうである。
テーマについては、MapReduceの何らかのレイヤーでの処理の高速化手法について考えるということで大枠は決まったが、具体的なユースケースとして何のアプリを動かすか、というのが決まってなかった。他の論文だとよくWordCountを使っているのだが、それだとどうもパンチが効かないというか印象が弱いのであまり誰もやってないのがいいらしい。かつ、HPC上での実装が前提になるので、計算料が多いアプリケーションの方がよい。ということで、ボスの提案もあり、ディープラーニングをMapReduce、もしくはクラスタで分散環境で実行するケースにおける高速化を仮のテーマとすることにした。ニューラルネットワークは過去にゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んで実装したことはあるが、ホントに基礎的なものだったし、そのあと丸1年以上触ってない関係でだいぶ忘れてしまった。*3
そのため、ディープラーニングを実装するとして、ディープラーニングの最近の研究トピックや、主流の実装方法については殆ど無知に近い状態である。そのため、まずはここからやらねばならない。入学式を経て、本格的に講義と研究が始まる前までにできるだけ事前に調査を行って、最低限研究室の鯖をいじれるようになったらすぐに着手できるようにしたい。
で、色々調べたところ、自分の研究主旨である「クラスタ上で分散実行」や「GPUを使って高速化」して実行するのに良さそうな、Deeplearning4jという、java実装のディープラーニングの実装フレームワークを使おうと考えている。*4
分散ディープラーニングと言えばChainerMNがあるが、DL4JはSpark, Hadoopとの連携(どのレベルの連携なのかまだドキュメント読み切ってないが)が可能であり、分散処理レイヤーとは切り離してディープラーニングの学習モデルを実装できる。これにより、分散処理レイヤーの差がどれぐらい実際に動作するアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えるかを評価することができるような気がしている。
昨日、筑波から東京に戻ってから夜試してみたが、サンプルコードが豊富で、毎度おなじみMNISTもあるし、ドキュメントもそれなりに充実しているので、しばらくこれをいじってみようと思う。
あと、ディープラーニングについては日本語が出たばかりのこの書籍を買った。ちなみに原著はweb上で全文が公開されているという太っ腹っぷりなので、訳が怪しそうと思ったら原著を当たればよい。便利。
入学手続書類を出した
2018年2月21
当初の予定通り2月17日に入学手続書類一式が届いた。記入すべき書類の量に面食らってすぐには書く気にはなれず数日寝かせた。
手書きでもろもろ記入するのは大変だったが一通り書いて、午前休とって銀行と郵便局に行って入学金やらなんやらを払って郵送した。
これで入学に関する手続きは一通り終わったはずである。何事もなければあとは入学式に出てそのあとのオリエンテーションに出れば学生証とかもらえるはずである。
これで当日行ったらあなたの学生証ありませんとか言われたらウケる。
仕事の方も徐々に引き継ぎがメインになりつつある。今のチームのメンバーに迷惑をかけないように円満に最後を迎えたいものである。