Hiroki Naganuma

Schedule

• 期待しているもの

• 直近スケジュール

• 昨日は遅くまで作業したけど、今日は早く起きた
• DMM　英会話やった
• Distribution Shift
  • 4.9. Environment and Distribution Shift¶
    • Bandit: 予測がわからない中で報酬を最大化する
      • 重要なのはどの選択肢がよいか事前に情報がない、という点です。もし各選択肢について情報があるのであれば、それを学習データとして教師あり学習による予測モデルを作ることで事足ります。バンディットでは学習データがない状況からどの選択肢がよいかを学習しながら、その過程で得られる報酬を最大化することを目的としています。
    • 統計的仮設検定: AB test
  • Causality matters in medical imaging
• 家賃の残りを払った
• Slide Share の Subscription を 30　日延長した
• 夜は、本川くんともくもく会
• その後飯塚先生と NeurIPS に向けて

その他

• 筋トレ、ランニング、マインドフルネス、英語を毎日ちゃんとやる

研究 TODO

• OOD の Arxiv? ICML Camera Ready? NeurIPS? に向けて
  • 実験関連
    • WILDS (ERM, IRM x Amazon, Civil Comments)の実験結果が少ないので足す
    • Diminishing Return とかを plobit plot で見る
  • 文章修正
    • Proofreading に出せるとこまで早く持っていく
    • plot の文章同じようなことばっかり書いてるところを直す
    • Main Claim をわかりやすく書く
    • Intro と Background の冗長性を省く
    • Dataset 章と Experiments 章の冗長性を省く
    • Model Selection 章を丁寧に書く
    • Relatedwork を読んで適切なとこに入れる
• Conjugate Gradient for Generative Adversarial
  • NeurIPS のフォーマットに移す ref
  • 他のモデルでのベースライン比較 (WIP)
  • 他のモデルでのグリッドサーチ
• Damping for KFAC
  • 信頼領域法とLevenberg-Marquardt法に関してまとめる 参考文献
  • スライド作る
• TIC for ICLR!?
  • Plot 関連整える (WIP)
  • 他の汎化指標でも評価する (WIP)
  • ICLR の Review を修正する
• SWA for OOD and Calibration
  • 実験設定や全体像を共有する
  • 簡単な問題設定で実験
• SAM for RL
  • 簡単な問題設定で実験
• Optimal Transport for DA
  • Journal 用に SCE と Mixup の関連について調査する
• Optimizers for Corruption
  • これは、ECML の原稿をちょっと修正して出せば良さそうだけど
  • 筆頭著者に頑張ってもらうしかない
• KFAC for GAN
  • Toy Model での実験
• Calibration for DL
  • 夏のインターンまで Pending
• BS vs Steps
  • Pending