研究テーマがやっと分かってきた火曜日

　研究室の同期が「TOEIC、600超えてよかった…」ってツイートしてて、620点くらいかなーっと思っていたら670点だったことが判明したので「お前それは『700点届かなかった～笑』ってツイートすべきだぞ！！」ってなりました。

　そんなこんなでTOEICの勉強をしなきゃいけないのに、今日は一日、木曜日にある全体ゼミのためにせっせと研究テーマの勉強をしてました。

　夜遅くまで研究室に籠ってやっと分散深層学習が分かってきた気がします。
　これが特に分かりやすかったです。いままで色々調べてたけど、上の文中にある、

モデル並列：パラメータを複数サーバに分割。学習データは共有する
データ並列：学習データを複数サーバに分割。パラメータは共有する

 を読んでハッと納得できました。これほど端的に二つの違いを説明できるとは。

　あとこれはメモですが、下の本にTensorFlowの分散処理について解説が書かれているらしい。また余裕ができたら読んでみたいです。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

　もう一つ。これはまったく研究テーマと関係ないのですが、夜中に見た「超可動ガール1/6」のアニメがなかなか面白かったので漫画を買いたいです。

超可動ガール1/6(1) (アクションコミックス(コミックハイ! ))