6.8.1 深層学習プロジェクトロードマップ：学習、確認、パッケージ化

この小章は第6章の出口です。深層学習プロジェクトは学習スクリプトだけではありません。データ証拠、shape 確認、loss ログ、予測サンプル、失敗例、README が必要です。

まずプロジェクトループを見る

データセット→モデル→学習ログ→評価→失敗例→パッケージ化

証拠記録を1つ残す

dl_project_evidence_first_loop.py を作ります。

evidence = {
    "task": "image classification",
    "baseline_accuracy": 0.71,
    "current_accuracy": 0.82,
    "failure_case_count": 5,
    "next_step": "inspect confused classes and add augmentation",
}

print("task:", evidence["task"])
print("improvement:", round(evidence["current_accuracy"] - evidence["baseline_accuracy"], 3))
print("failure_case_count:", evidence["failure_case_count"])
print("next_step:", evidence["next_step"])

出力：

task: image classification
improvement: 0.11
failure_case_count: 5
next_step: inspect confused classes and add augmentation

これがプロジェクト習慣です。改善には baseline、指標、失敗証拠、次の一手が必要です。

残す証拠

別の学習者が再実行し、レビューできる形で project をまとめます。

実行コマンド

結果を再現する正確なコマンド

データセットメモ

データの出所と分割方法

ベースライン

最初の単純なスコアまたは挙動

現在結果

現在の指標と成功サンプル

失敗ケース

少なくとも3つの誤答または弱い例

次の行動

失敗に基づいて正当化できる変更を1つ

これでプロジェクトは一度きりのデモではなくなります。よい第6章プロジェクトは、再現でき、点検でき、改善できます。

この順番で学ぶ

順番	読む	提出するもの
1	6.8.2 画像分類	データセット、CNN/転移 baseline、予測サンプル
2	6.8.3 感情分析	テキスト処理、学習ログ、エラー例
3	6.8.4 生成実践	生成サンプルとレビュー記録
4	6.8.5 DL 実践ワークショップ	再現可能な PyTorch 証拠パック

プロジェクト成果物基準

少なくとも1つのプロジェクトで、README.md、実行コマンド、データセットメモ、モデル概要、loss 曲線またはログ、指標表、予測サンプル、失敗例、次の計画を残します。

失敗チェック

プロジェクト完了と言う前に、次を答えます。

Baseline

what simple method did this beat?

Metric

what number proves improvement?

Sample Success

which predictions look correct?

Sample Failure

which predictions still fail?

Debug Next

what would you change first, and why?

合格ライン

別の学習者がプロジェクトを実行し、学習証拠を確認し、成功例と失敗例を見て、次に何を改善するか理解できれば合格です。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、tensor、model layer、loss、backward()、optimizer update を1つの学習ループとしてつなげます。
2. 証拠には、動く小さな実験、tensor shape の確認、説明できる loss または validation curve を含めます。
3. shape mismatch、loss が下がらない、過学習、data leakage、Attention/Transformer の data flow を説明できない、といった失敗例を1つ言えればよいです。