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      "content": "<h2>ファイル説明</h2>\n<ul>\n<li><strong>train.csv</strong> - 学習セット。各行は画像ファイル名と対応する画像の教師ラベルから構成されます。</li>\n<li><strong>test.csv</strong> - テストセット。予測に使用するPNG形式の全画像。</li>\n<li><strong>sampleSubmission.csv</strong> - サンプル提出。正しい提出フォーマットの参考にしてください。</li>\n\n<li>etc...</li>\n</ul>\n<h2>カラムの説明</h2>\n<ul>\n<li><strong>fname</strong> - 各画像の識別子でありファイル名です。Prefixがtrain_のファイルはtrain_imagesから、test_のファイルはtest_imagesから利用できます。</li>\n<li><strong>label</strong> - 学習セットにおいて、対応する画像の教師ラベルを表します。クラスラベルは全10種類で0から9までの整数値をとります。</li>\n</ul>",
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      "content": "This is a page where you can include rules that participants must accept before joining. You may wish to include rules like:\n\n - Don't cheat!\n - Apply yourself!",
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      "content": "今日の研修は実際に自分でモデルを組み立てて学習させてみようという会です！\n\n目標：全員がCNNの構造について理解して自分のモデルでsubmitをする\n\n経験者の方はバリバリ自分の好きなモデルを組んで精度をあげてみましょう。\n\n初心者の方は一緒にゆるゆるとモデルを組み立てましょう！初めはわからなくて当然なのでたくさん先輩に質問してみてください！",
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      "content": "<p>評価はaccuracyで行います</p>\n<hr>\n<h2>提出フォーマット</h2>\n<p><strong>\n提出フォーマット\nテストセットの各ファイル名fnameについて、対応する画像のクラスラベルlabelを予測してください。クラスラベルは全10種類で0から9までの整数値をとります。提出ファイルはヘッダおよび以下のフォーマットに従う必要があります。\n</strong></p><strong>\n<pre>fname,label<br>1,1<br></pre></strong>",
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