2016/6/13～6/19
7月には転職面接を受けると締め切り設定を課した。
この締め切りまでに成果としてChainerでのSRCNN実装を終えたい。
→とりあえず完成はした！！が、Performanceがよくなければ意味がない。パフォーマンスよければ自信でるんだけど。
SRCNNの実装、パフォーマンスチェック
waifu2xの差別化としてRGBでTrainingさせることに決定。
RGBのコードを実装。その際にYonlyのコード内に重大なBugがあったことが発覚。。Y_dataが正しくなかった。今までのTrainingは全部無駄だった、、。
プロコンは2章巻末問題を１日1問解いていくことに。
SinraMediumをRGBでTraining。1日くらいかかった。
SinraMediumとwaifu2xのPerformance比較。大体の写真では大差なかった。
が、一部の写真でwaifu2xではJPEG Noiseがのっていて、その部分はSinraMediumの方がよさそう
Sharpnessはどちらもあまり良くなかったのでこの部分もっと改良できればすごいものになるなあ、と思う。
chainer imagenetのサンプルコードをcifar-10のデータを使って無理やり回してみた。
train.py参考にすべき、とてもよい。
Chainerでmlpconv Layerが実装されていたので、その元論文読んだ。Network in Network MLPと言っているけれど、これはただ1×1のConvolutional layer重ねたのと同じ計算しているだけであって、そんなに面白くないと思う。