現在kaggleの地震コンペに参加しています。そこで疑問に思ったことをまとめました
🧠 まず前提：「DumbNet」とは何か？
class DumbNet(nn.Module):
...
この DumbNet は、PyTorchを使って作られた、自作のニューラルネットワークモデルです。
中身は「シンプルな MLP（多層パーセプトロン）」＝全結合層だけで構成されています。
✅ PyTorchと何が違うの？
| 項目 | DumbNet | PyTorch |
|---|---|---|
| 正体 | ユーザーが作ったモデル | フレームワーク（ツール）そのもの |
| 役割 | ニューラルネットの中身（構造） | モデル構築・訓練・推論の基盤を提供 |
| 実装 |
nn.Moduleを継承して定義 |
DumbNetなどのモデルを動かすプラットフォーム |
| 内容 | AvgPool → Linear層 ×3 → ReLU | 多種多様な層・最適化手法・GPU機能など |
🔧 具体例：どうつながっているか？
import torch.nn as nn
class DumbNet(nn.Module): # ← PyTorchのnn.Moduleを使って定義
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(...), # PyTorchが提供する部品を使用
nn.ReLU(),
...
)
➡ DumbNet は、PyTorchのレイヤー（Linear, ReLUなど）を組み合わせたオリジナルのMLPモデルです。
🤔 つまり？
DumbNet は「PyTorchを使って作った MLP モデル」
→ PyTorchとは別物ではなく、PyTorchの中で定義した1つの「モデル構造」です。
🔁 例えるなら…
PyTorch：レゴブロックの箱（Linear, ReLU, Conv などが入ってる）
DumbNet：レゴブロックで自分が組み立てた作品（MLPモデル）
🗺️ 全体の中での位置（どのフェーズか）
この DumbNet の実装は、以下の全体フローの中では：
データの準備（Dataset, DataLoader）
モデルの構築 ✅ ← 🟡《ここ！》
訓練ループ
評価・可視化
➡ つまり「モデル構造を定義するフェーズ」に該当します。