ほぼ1ヶ月ぶりの 「研究」 ねたです．久しぶりなので経緯から…
(1) Pylearn2 の勉強をはじめた
- Theano + Pylearn2 - まんぼう日記
- Pylearn2 の tutorial でお勉強 - まんぼう日記
- Pylearn2 の tutorial でお勉強 - 2時間目 - まんぼう日記
(2) Pylearn2 の tutorial にある convolutional net のサンプルを動かそうとしたら，CPUでは学習にすごく時間がかかりそうだった
(3) そこで，GPU使える人になって再挑戦しようとしたけど，ちゃんと動かせなかった
(4) 仕方ないので計算に時間がかかる理由を探ろうとした
って所で忙しくなって中断してたわけですが， GPU の方は置いといて，(2) のつづき．convolutional net のサンプルを CPU でちゃんと学習させてみました．
まずは，時間があいたので，Pylearn2 の更新．
$ cd pylearn2 $ git pull : 35 files changed, 685 insertions(+), 289 deletions(-) :
そして，時間を測りながら tutorial のサンプルを動かしてみます．convolutional neural net の tutorial はこちら：
今回使ったマシンは，Mac Pro Late 2013 ( CPU: 3.5 GHz 6-Core Intel Xeon E5, メモリ: 64GB )．Time this epoch はおよそ24分，11 epoch で学習終了．time コマンドで測った経過時間はほぼ5時間．チュートリアルのページの結果（GPU 使って Time this epoch が2分ほど，33 epoch で学習終了）とは全然違います．以前も書いたように，スレッド数5,6くらいで動きはするもののCPU使用率は1コア分の100%程度にしかならへんし．
それから，epoch数が少ない段階で学習が止まっちゃったせいか，誤識別率も高めで，
$ ../../print_monitor.py convolutional_network_best.pkl | grep misclass test_y_misclass : 0.0127 valid_y_misclass : 0.0141
でした（チュートリアルのページでは The test set error has dropped to 0.74%! って言ってます）．
なんだかなぁ…．Pylearn2 ではなく Theano を使うプログラムを自分で書くとか，他のライブラリに乗り換えるとか，自分で（Numpy + Python で）書くとか，ってのを検討するかな．
ということで次の時間はその方向の準備にかかります：Pylearn2 のお勉強 - 6時間目 - まんぼう日記
