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元記事は Reddit の MachineLearning コミュニティ内の投稿だが、本文は「Please wait for verification」となっており、内容そのものは確認できない そのため、この記事では「dlib と PyTorch で CNN を作るならどちらがよいか」というテーマを背景込みで解説する dlib は便利な機能がまとまったC++ベースのライブラリ、PyTorch は深層学習の研究・実装で広く使われる framework ふつうは、柔軟性や情報量の面で PyTorch がかなり有力 一方で、dlib は「特定用途を手早く実装したい」場面では今でも魅力がある 元記事は Reddit の MachineLearning コミュニティに投稿されたものですが、本文は残念ながら「Please wait for verification」と表示されていて、内容を直接読むことはできませんでした。 なので今回は、このタイトルから読み取れるテーマ――「dlib と PyTorch のどちらで CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を作るべきか」――を軸に、わかりやす

深層学習の高速化は、Compute / Memory / Overhead の3つに分けて考えると整理しやすい GPUを速く使うには、まずどこで時間を食っているかを見極めるのが大事 多くの小さな演算は、計算そのものよりメモリ往復で遅くなる そこで効いてくるのが operator fusion（演算のまとめ実行） 速さは「理論上のFLOPS」だけでは決まらず、データ移動の少なさがかなり効く PyTorchやGPU最適化の話に見えるが、考え方はかなり汎用的 元記事の主張はかなりシンプルです。 深層学習を速くしたいとき、闇雲に「このテクニックが効くらしい」「とりあえず in-place にしよう」みたいな小技を積むのではなく、何に時間を使っているかを第一原理で分解して考えよう、という話です。 ここは個人的にすごく好きなポイントです。 性能チューニングって、経験則が強すぎて魔術っぽく見えがちなんですよね。でも著者はそこに対して、「いや、まずは大きく3分類しようよ」と言ってくる。こういう整理の仕方は、地味だけど本当に強いと思います。 --- 記事で

PyTorch Landscapeは、PyTorchまわりの技術やツールを整理して見渡せる「地図」のようなサイトです。 PyTorchは、機械学習や深層学習でよく使われる人気のフレームワークです。 こうしたLandscape系のサイトは、情報が多すぎる技術分野で「今どこに何があるか」をつかむのにとても便利です。 かなりシンプルなサイト名ですが、逆にそれが「まず全体像を見せる」ことに徹している感じで面白いと思います。 元記事の本文は実質的にサイト名だけで、詳細な説明はほとんどありません。 ただ、タイトルとURLから考えると、このサイトは PyTorchに関連する技術や周辺サービスを一覧できる“Landscape” だと考えるのが自然です。 「Landscape」という言葉は、ITの世界では「業界全体の見取り図」みたいな意味で使われることがよくあります。 つまり、単なるニュースサイトというよりは、PyTorchを中心にしたツール、ライブラリ、企業、サービスなどを俯瞰するための案内板、といった立ち位置ではないかと思います。 PyTorchは、ざっくり言うと **AIや機械学習のモデル

このリポジトリは、PyTorchモデルのHessian（ヘッシアン）行列の固有値・固有ベクトルを、できるだけ軽く計算するためのツール集です。 ただし「全体を巨大な行列として持つ」のではなく、Hessian-vector product（HVP）という仕組みを使って、メモリ消費を抑えながら近似的に計算します。 Lanczos法、stochastic power iteration、Hutch++、Stochastic Lanczos Quadrature など、線形代数のアルゴリズムが好きな人にはかなり刺さる内容です。 実用面では、通常のPyTorchモデルだけでなく、HuggingFace系のTransformerやTransformerLensにも対応しているのが面白いところです。 個人的には、深層学習の「学習後のモデルをどう見るか」を支える、かなり“渋いけど重要”なライブラリだと思います。 Hessianは、ざっくり言うと「損失関数の曲がり具合」を表す行列です。 たとえば、山の地形を想像してください。 坂が急なら曲がりが強いし、なだらかなら曲