6.0 学習ガイドとタスクリスト：深層学習と Transformer 基礎

主な学習ルートは 第 6 章の入口 にまとめました。このページは、練習中に見る短いチェックリストとして使います。

一行モデル

batch データ→モデル forward→loss→勾配 backward→optimizer step→曲線

コードが長く見えるときは、まずこの 6 ステップを探します。

期待される最終出力

第6章の終わりには、読書メモだけでなく、小さな証拠フォルダが残っている状態にします。

deep_learning_evidence/
  shape_trace.txt
  training_log.csv
  loss_curve.png
  best_checkpoint_note.md
  attention_note.md
  failure_sample_note.md

このフォルダがなければ、ページを読み終えていても、第6章はまだ完了ではありません。

練習チェックリスト

チェック	証拠
forward、loss、backward、optimizer を説明できる	学習ループメモ
最小 PyTorch スクリプトを実行できる	train.py
モデル内の tensor shape を表示できる	shape trace
学習曲線と検証曲線を比較できる	曲線画像または CSV
Attention が何を変えたか説明できる	attention メモ
証拠パックワークショップを完了できる	deep_learning_workshop_run/

確認の考え方と解説

このチェックリストの目的は、概念を暗記することではなく、確認できる学習証拠を残すことです。

1. 学習ループメモでは、forward、loss、backward、optimizer の 4 ステップと、それぞれが何を変えるかを説明します。
2. 最小 PyTorch スクリプトは単独で実行でき、data、model、loss、optimizer、training loop を含んでいる必要があります。
3. shape trace は入力、主要な中間層、出力を含め、batch、channel、sequence などの意味を説明できる形にします。
4. 曲線画像または CSV は、過学習、過小適合、learning rate の不安定さ、data issue を診断するために使います。
5. Attention メモでは、文脈に応じて情報を動的に選ぶ仕組みを説明します。式だけでは不十分です。
6. 証拠パックには code、run log、plot、振り返りを含め、他の人が結論を再現できるようにします。

証拠基準

成果物	答えるべきこと
学習ループメモ	forward、loss、backward、optimizer step で何が起きるか。
shape trace	モデル内で tensor shape がどう変わるか。
曲線画像または CSV	モデルは underfitting、overfitting、順調な改善のどれか。
attention メモ	Attention は何を増やし、何がまだ難しいか。
失敗サンプルメモ	どのサンプルが失敗し、それはデータ、モデル、ラベルのどれを示しているか。

残す証拠

第 6 章を終える前に、compact evidence pack を 1 つ残します。

形状trace

1つのモデルと出力されたテンソル形状

学習ログ

時間に対する train と validation loss

最良チェックポイント

最良モデルがどのように選ばれたか

attention メモ

Q/K/V、mask、next-token への橋渡し

失敗サンプル

誤った、または弱い予測1件と次の行動

プロジェクトフォルダ

実行可能な証拠パックまたは README

次へ進めるサイン

小さなモデルを学習し、ログを保存し、失敗サンプルを確認し、なぜ改善または失敗したかを説明できたら、第 7 章へ進めます。