.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
ZOZO研究所の後藤です。本記事ではGoogle Cloud TPUを使った計量学習の高速化の事例を紹介します。 はじめに 深層学習を用いたプロダクトを開発・運用する上で、モデルの学習にかかる膨大な時間はボトルネックの1つです。 ファッションにおける深層学習を用いた画像認識技術にも同じことが言えます。 今回はファッションの分野において定番のタスクであるStreet2shopの課題設定に対し、Google Cloud TPUを用いて計量学習の高速化を試みます。 Street2shopは、スナップ画像から商品部分を切り出す物体検出のパートと、切り出した画像と類似した商品を検索するクロスドメイン画像検索のパートに分けられます。 今回の取り組みでは、後者のパートで利用する画像間の距離を測るためのモデルの学習の高速化を行います。 目次 はじめに 目次 Google Cloud TPUとは タスク S
Guardian誌のPatrick HamannがLondon Web Performance Meetupで、モバイルサイトのパフォーマンス向上の取組みについて講演しています。 まずは、Web Performance TodayのeCommerceに関する調査で、 ユーザの期待するページ読込み時間は、2000年の8秒から、2012年には2秒を切るレベルまで下がってきている。 ことを挙げ、1秒以下を達成するには、 3Gネットワークでは、DNS Lookup / TCP Connection / HTTP Request & Responseで 600ms （Guardianのある英国ではそれ以上）はかかる。残りの400msで、Server Response TimeとClient-side Renderingを最適化する必要がある。 というGoogleのPageInsightの分析結果を紹
Introduction While JavaScript employs garbage collection for automatic memory management, it is not a substitute for effective memory management in applications. JavaScript applications suffer from the same memory related problems that native applications do, such as memory leaks and bloat, yet they must also deal with garbage collection pauses. Large-scale applications like Gmail encounter the sa
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