娘が今週急性胃腸炎になってから夜中のミルクを止めたのだが、ミルクがなくて泣いたのは初日だけで、2日目以降は特に夜中も起きず平和。代わりに自分もミルクで起こされなくなったので、起床時間が後ろにシフトしている（午前6時〜6時半）。悪いことではないが、朝の仕事時間が減り気味なので、なんとかしたいところ。
午前中は情報抽出勉強会。学習データを増やすとうまく動かなくなるという問題の報告があったが、また論文に立ち返って数式と実装をにらめっこして、問題を解決。こういうトラブルシュート、経験がものを言うのだが、数式と実装を見比べるどこが怪しそうかすぐ分かるコードとそうでないコードがあり、前者のような見通しのよいコードを書くことができると研究が捗る。
あと、毎回共同研究関係の進捗報告をしてくれる学生がいるのだが、毎週それなりに新しい実験の結果を報告してくれて、すごく手が早くてびっくりする。理屈はまだよく理解していませんが、とは言うが、「ちょっとこれやってみたら」と言うと翌週には実験して報告してくれるので、かなり早いサイクルで実験が進んでいる。これくらいのペースで実験できると素晴らしい。（ただ、実際に論文を書く段階になると、どのようなタスク・データか、という部分も問題になるので、実装だけで論文が書けるものではないし、実はデータを改善した方が意味があったりすることも往々にしてあるが）
昼からは深層学習勉強会の進捗報告。なぜか全員言語処理学会年次大会の目次を作ってきてくれた。研究室では来週の水曜日に目次発表なのだが、確かに松本研では全体の発表の前に勉強会内部で揉んだりしていた気もする。そういうサイクルが自然発生的に産まれる、というのは興味深いことである（そういうことができる代は大きな成果を挙げる、という相関がありそう）。
しかし既存のデータで実験しない場合、だいぶ前からデータを準備しないといけないのだが（これはいつも研究室で言っている）、今から作り始めるのでは年次大会は厳しいような……（年次大会だけが発表の場所ではない、とも繰り返し言っている）。
夕方は企業の方との打ち合わせ。全くの偶然なのだが、その企業でうちの情報通信コースの学部3年生もアルバイトをしているようで、同席してくれる。実際のデータを使ったり、動くものを作ったりするのは、研究室に入る前だと授業でほとんどカバーできないので、サークルやアルバイトで機会があればやってほしい、と学生に伝えているので、こうやって人工知能に関するアルバイトをしている学生がいる、というのは喜ばしいことである。2割くらいこういう学生がいるとかなり変わってくると思うのだが、うちの学部2-3年生にアルバイトをさせてくれる企業、もっと増えないかな？（大学で教育した学生を送り出せるわけではないが、自分で独学する能力のある学生は多いので、学部2年生から面倒を見てもらえれば、3年生の夏休みごろには割と戦力になると思う）
ミーティング後、研究室の学生が訪ねてきたので（正確には、ミーティング中に訪ねて来たが、外で待ってもらったので、むげにできず）、少し研究相談。相談内容は、研究室としてもバックアップしたい内容で、おもしろい研究テーマだと思うが、あとは計算リソースとのご相談、だろうか。今日の深層学習勉強会でも、GPU はそんなに要らないので、高速な CPU と潤沢なメモリがほしい、という話だったし、これは Tesla K40 を4台ではなくメモリを1TBにするべきだったか。使う人にちゃんと聞かないとダメだなぁ。来年度の検討事項である。（さすがにすぐに措置はできなさそうだけど）
