2025/10/3時点の課題を考える

タイトルに日付を入れるのは良くないぜ!と聞いたことがあるが,面倒くさいので入れるぜ!

足りていなかったサーベイを補うのは良い

最新の論文を探せば,いい感じの手法が芋蔓式に見つかるだろうと思っていた

dcaseの2023と2024を見た方がいいんじゃ

2023の論文は全然見てないし,2024も上位しか見てない

そっちの方が目的に合致しているので,報告書を全部読んで,FLに合いそうな手法を探した方がいいんじゃない?

並行して以前考えていた実装を行えば良い

半教師あり学習の手法は以前調べたはず

内容を軽く見た感じ,FLにはMeanTeacherの方があっていそうだけどな

半教師あり学習で弱ラベルから強ラベルをつけてないか?

そもそもラベルのないデータを扱うプログラムになっているのか?

結果を今一度見ると,別にスコアは大して上がってない

PSDSってなんだっけな

イベントとかフレーム単位のやつか

どの道あんまりスコアが変わってない

2023

最良が0.59でベースラインが0.51

2024は0.680でベースが0.475

イマイチどのくらい上がると良いのか分からない

当初の予定通り,パラメータを抑えた状態で精度が維持できる方向性が良いかも

PSDSの見方が!!!分からない!!!!!!!!!!

ぱっと見全然変わってないので,どう見ればいいかまぁじで分からない!

ショートペーパーだし読むか

本当は僕もFlowerで色々やりたいな〜

論文に書いてある手法を実装して試したいよね

今何もやってないからなぁ

Federated Learningの手法をガンガン実装することは目標ではない

そもそも研究において実装は目標でも目的でもない

なぜ実装がしたいのか?

実装の経験が乏しいのがコンプレックス?

たくさん実装すれば問題は解決する

実装をすると追試と研究が進む

最初は下手でも段々と上手くなる

身につけるために目的意識を持って数をこなす必要がある