「本書で最も重要な図の 1 つ」と著者も述べているこの実装の全体像が本書の肝であり、読み終わってから改めて見るとたしかにそうなっているんだなというのが実感できる。自分もディープラーニングの理論はなんとなくわかるが実装がうまくできないというレベルだったので、各関数の関係性が明らかになったのはうれしい。
また、最後に転移学習について書かれていたのもよかった。ディープラーニングのモデルはどんどんと肥大化しているため、 Hugging Face などを活用した転移学習が主流なのかなというのは体感としても持っていて、そうした概念を知るための入口としてもこの本は役に立ちそうだ。
逆に言うと Transformer が出てきた今となっては、本書の「深層学習プログラミング」の内容を直接的に活用できる場面はすでにそう多くないのかもしれない。一方でディープラーニングを実装したときの挙動を知っておくことはとても大事なことなので、この本を読んでそれを学ぶのには意味があるとも思った。
