想問一下會建議rna的分析全都用python做嗎？包括bulk rna在用的deseq2或單細胞用的scanpy？因為高分數期刊幾乎都是用R來做

讲话没有气力

58:13 weight decay 應該加在 loss function，這邊寫錯了，notebook 有修正

38:25 這邊 error 跟 norm 的定義關係，後來我筆記有作一些修改；原本看公式覺得這兩個應該是一樣的東西，後來發現還是有一些小地方的差異 (norm 是取 summation、error 是取 mean) 1:00:45 我這邊說錯了，SGD accuracy 的計算是假設 prediction > 0 表示為 y == 3 digit 然後 Howard 說得很對喔 ("機器學習其中一個有難度的地方就是當設計新的loss function時，要證明它能引導model到它的訓練目標")，我之所以覺得這個專案有意思的地方是因為，它對 baseline、model prediction、loss 的巧思設計，是一般可能講理論的書看不到的東西 作者由一個專案，涵蓋了底層的功能實現 (linear、neural network) -> PyTorch、fastai module 置換使用 -> 高階的使用 pretained model 來做 transfer learning，讓我有種見樹又見林的視野