歩けなくなってしまった距離
From:山極綾子
「早く片付け終わってよかった～！」
スタッフとして参加していたオープンキャンパス。
思いがけず前職の上司の方にお会いしたり、高校生さんと楽しく話したり。
自分がデザインしたクリアファイルを可愛いと褒めていただいたり。
とても楽しく過ごした二日間の最終タスクは、教室の片づけでした。
展示していたものを外し、元あった場所に戻し。
動かしていた机といすを整列させて。
アルバイト学生のおかげで、とても短い時間で片づけを完了させることができました。
（みんなで協力するって気持ちいい！）
業務連絡のメールを出して、あとは帰るだけ…。
と、うきうきした気持ちで帰路に就いたのですが、
一番の難所は最寄駅から家までの間に控えていました。
というのも、歩くのが面倒くさくてしょうがありませんでした。
最近、暑さ対策のために自転車で最寄り駅まで行っておりまして。
加えて今日は、たまたまバスが通る時間だったため、自転車ではなくバスで駅まで。
つまり、帰りは歩いて帰らなければならないことになります。
もちろん帰りは夜であったため、
とてつもなく暑いとか、日差しが強いということはもちろんありません。
ですが、最近歩いていなかった私にとって、15分歩くことが苦痛になっていたのです。
数年前までは、生まれ育った町のおかげで30分歩くのも苦ではなかったはずなのに…！
直近の生活スタイルによる影響をここまで受けるのかと、びっくりしました。
歩いて帰るのが億劫すぎて、10分、バスを待ったのは内緒です
（その10分で歩いた方が多分家につくのは早かった気がします）。
直近の影響を受けてしまうのは、機械学習の学習でも同じです。
多くの学習アルゴリズムにおいて、与えられたデータをすべて一度に学習するのではなく、
少数のバッチに分けて徐々に学習する手法が多々取られています。
つまり、最新のバッチで学習した場合、過去のバッチの情報は、
ゼロとはなりませんが、それほど重要視されないことになってしまいます。
もともとのデータ集合の特徴をよく表しているデータ集合を
常にバッチとして使うことができたのなら悪影響はほとんどないかと思いますが、
データにばらつきがあった場合、もしくはデータを得るタイミングによって特徴が変わる場合は、
学習されたデータが全体を表しているとは言い難くなります。
最近の情報を追うことも重要ですが、これまでに何があったのか。
いわば、温故知新の考え方も重要な気がしてきました。
山極綾子
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