Could you plz upload the well-trained model
waHhhHao opened this issue · comments
Thanks
You can find the download link in Readme.md. The download url is still available.
Thanks, but there is still question when I load the pre-trained model (ResNet_CIFAR100)
it seems the network structure is not the same as you mentioned here: https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/106438219/
here is the error i met :
Missing key(s) in state_dict: "conv1.0.weight", "conv1.1.weight", "conv1.1.bias", "conv1.1.running_mean", "conv1.1.running_var", "stage2.0.residual_branch.0.weight", "stage2.0.residual_branch.1.weight", "stage2.0.residual_branch.1.bias", "stage2.0.residual_branch.1.running_mean", "stage2.0.residual_branch.1.running_var", "stage2.0.residual_branch.3.weight", "stage2.0.residual_branch.4.weight", "stage2.0.residual_branch.4.bias", "stage2.0.residual_branch.4.running_mean", "stage2.0.residual_branch.4.running_var", "stage2.0.residual_branch.6.weight", "stage2.0.residual_branch.7.weight", "stage2.0.residual_branch.7.bias", "stage2.0.residual_branch.7.running_mean", "stage2.0.residual_branch.7.running_var", "stage2.0.shortcut.0.weight", "stage2.0.shortcut.1.weight", "stage2.0.shortcut.1.bias", "stage2.0.shortcut.1.running_mean", "stage2.0.shortcut.1.running_var", "stage2.1.residual_branch.0.weight", "stage2.1.residual_branch.1.weight", "stage2.1.residual_branch.1.bias", 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"stage3.1.residual_branch.1.running_var", "stage3.1.residual_branch.3.weight", "stage3.1.residual_branch.4.weight", "stage3.1.residual_branch.4.bias", "stage3.1.residual_branch.4.running_mean", "stage3.1.residual_branch.4.running_var", "stage3.1.residual_branch.6.weight", "stage3.1.residual_branch.7.weight", "stage3.1.residual_branch.7.bias", "stage3.1.residual_branch.7.running_mean", "stage3.1.residual_branch.7.running_var", "stage3.2.residual_branch.0.weight", "stage3.2.residual_branch.1.weight", "stage3.2.residual_branch.1.bias", "stage3.2.residual_branch.1.running_mean", "stage3.2.residual_branch.1.running_var", "stage3.2.residual_branch.3.weight", "stage3.2.residual_branch.4.weight", "stage3.2.residual_branch.4.bias", "stage3.2.residual_branch.4.running_mean", "stage3.2.residual_branch.4.running_var", "stage3.2.residual_branch.6.weight", "stage3.2.residual_branch.7.weight", "stage3.2.residual_branch.7.bias", "stage3.2.residual_branch.7.running_mean", "stage3.2.residual_branch.7.running_var", "stage3.3.residual_branch.0.weight", "stage3.3.residual_branch.1.weight", "stage3.3.residual_branch.1.bias", "stage3.3.residual_branch.1.running_mean", "stage3.3.residual_branch.1.running_var", "stage3.3.residual_branch.3.weight", "stage3.3.residual_branch.4.weight", "stage3.3.residual_branch.4.bias", "stage3.3.residual_branch.4.running_mean", "stage3.3.residual_branch.4.running_var", "stage3.3.residual_branch.6.weight", "stage3.3.residual_branch.7.weight", "stage3.3.residual_branch.7.bias", "stage3.3.residual_branch.7.running_mean", "stage3.3.residual_branch.7.running_var", "stage4.0.residual_branch.0.weight", "stage4.0.residual_branch.1.weight", "stage4.0.residual_branch.1.bias", "stage4.0.residual_branch.1.running_mean", "stage4.0.residual_branch.1.running_var", "stage4.0.residual_branch.3.weight", "stage4.0.residual_branch.4.weight", "stage4.0.residual_branch.4.bias", "stage4.0.residual_branch.4.running_mean", "stage4.0.residual_branch.4.running_var", "stage4.0.residual_branch.6.weight", "stage4.0.residual_branch.7.weight", "stage4.0.residual_branch.7.bias", "stage4.0.residual_branch.7.running_mean", "stage4.0.residual_branch.7.running_var", "stage4.0.shortcut.0.weight", "stage4.0.shortcut.1.weight", "stage4.0.shortcut.1.bias", "stage4.0.shortcut.1.running_mean", "stage4.0.shortcut.1.running_var", "stage4.1.residual_branch.0.weight", "stage4.1.residual_branch.1.weight", "stage4.1.residual_branch.1.bias", "stage4.1.residual_branch.1.running_mean", "stage4.1.residual_branch.1.running_var", "stage4.1.residual_branch.3.weight", "stage4.1.residual_branch.4.weight", "stage4.1.residual_branch.4.bias", "stage4.1.residual_branch.4.running_mean", "stage4.1.residual_branch.4.running_var", "stage4.1.residual_branch.6.weight", "stage4.1.residual_branch.7.weight", "stage4.1.residual_branch.7.bias", "stage4.1.residual_branch.7.running_mean", "stage4.1.residual_branch.7.running_var", 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"stage4.3.residual_branch.6.weight", "stage4.3.residual_branch.7.weight", "stage4.3.residual_branch.7.bias", "stage4.3.residual_branch.7.running_mean", "stage4.3.residual_branch.7.running_var", "stage4.4.residual_branch.0.weight", "stage4.4.residual_branch.1.weight", "stage4.4.residual_branch.1.bias", "stage4.4.residual_branch.1.running_mean", "stage4.4.residual_branch.1.running_var", "stage4.4.residual_branch.3.weight", "stage4.4.residual_branch.4.weight", "stage4.4.residual_branch.4.bias", "stage4.4.residual_branch.4.running_mean", "stage4.4.residual_branch.4.running_var", "stage4.4.residual_branch.6.weight", "stage4.4.residual_branch.7.weight", "stage4.4.residual_branch.7.bias", "stage4.4.residual_branch.7.running_mean", "stage4.4.residual_branch.7.running_var", "stage4.5.residual_branch.0.weight", "stage4.5.residual_branch.1.weight", "stage4.5.residual_branch.1.bias", "stage4.5.residual_branch.1.running_mean", "stage4.5.residual_branch.1.running_var", 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"stage5.2.residual_branch.4.bias", "stage5.2.residual_branch.4.running_mean", "stage5.2.residual_branch.4.running_var", "stage5.2.residual_branch.6.weight", "stage5.2.residual_branch.7.weight", "stage5.2.residual_branch.7.bias", "stage5.2.residual_branch.7.running_mean", "stage5.2.residual_branch.7.running_var".
Unexpected key(s) in state_dict: "layer1.0.conv1.layer.0.weight", "layer1.0.conv1.layer.1.weight", "layer1.0.conv1.layer.1.bias"
Yes,for CIFAR100,the net structure of ResNet has been changed for the first layers,you can see different in SimpleAICV-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training/simpleAICV/classification/backbones/resnetforcifar.py and SimpleAICV-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training/simpleAICV/classification/backbones/resnet.py.If you want to train ResNet50 on ImageNet 1K,use train.sh in SimpleAICV-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training/classification_training/imagenet/resnet50, and the trained ResNet50 model on ImageNet 1K in pretrained_models\resnet.
在2022-09-20 ***@***.***写道：
Thanks, but there is still question when I load the pre-trained model (ResNet_CIFAR100)
it seems the network structure is not the same as you mentioned here: https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/106438219/
here is the error i met :
Missing key(s) in state_dict: "conv1.0.weight", "conv1.1.weight", "conv1.1.bias", "conv1.1.running_mean", "conv1.1.running_var", "stage2.0.residual_branch.0.weight", "stage2.0.residual_branch.1.weight", "stage2.0.residual_branch.1.bias", "stage2.0.residual_branch.1.running_mean", "stage2.0.residual_branch.1.running_var", "stage2.0.residual_branch.3.weight", "stage2.0.residual_branch.4.weight", "stage2.0.residual_branch.4.bias", "stage2.0.residual_branch.4.running_mean", "stage2.0.residual_branch.4.running_var", "stage2.0.residual_branch.6.weight", "stage2.0.residual_branch.7.weight", "stage2.0.residual_branch.7.bias", "stage2.0.residual_branch.7.running_mean", "stage2.0.residual_branch.7.running_var", "stage2.0.shortcut.0.weight", "stage2.0.shortcut.1.weight", "stage2.0.shortcut.1.bias", "stage2.0.shortcut.1.running_mean", "stage2.0.shortcut.1.running_var", "stage2.1.residual_branch.0.weight", "stage2.1.residual_branch.1.weight", "stage2.1.residual_branch.1.bias", 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"stage3.1.residual_branch.1.running_var", "stage3.1.residual_branch.3.weight", "stage3.1.residual_branch.4.weight", "stage3.1.residual_branch.4.bias", "stage3.1.residual_branch.4.running_mean", "stage3.1.residual_branch.4.running_var", "stage3.1.residual_branch.6.weight", "stage3.1.residual_branch.7.weight", "stage3.1.residual_branch.7.bias", "stage3.1.residual_branch.7.running_mean", "stage3.1.residual_branch.7.running_var", "stage3.2.residual_branch.0.weight", "stage3.2.residual_branch.1.weight", "stage3.2.residual_branch.1.bias", "stage3.2.residual_branch.1.running_mean", "stage3.2.residual_branch.1.running_var", "stage3.2.residual_branch.3.weight", "stage3.2.residual_branch.4.weight", "stage3.2.residual_branch.4.bias", "stage3.2.residual_branch.4.running_mean", "stage3.2.residual_branch.4.running_var", "stage3.2.residual_branch.6.weight", "stage3.2.residual_branch.7.weight", "stage3.2.residual_branch.7.bias", "stage3.2.residual_branch.7.running_mean", 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"stage4.0.residual_branch.4.running_var", "stage4.0.residual_branch.6.weight", "stage4.0.residual_branch.7.weight", "stage4.0.residual_branch.7.bias", "stage4.0.residual_branch.7.running_mean", "stage4.0.residual_branch.7.running_var", "stage4.0.shortcut.0.weight", "stage4.0.shortcut.1.weight", "stage4.0.shortcut.1.bias", "stage4.0.shortcut.1.running_mean", "stage4.0.shortcut.1.running_var", "stage4.1.residual_branch.0.weight", "stage4.1.residual_branch.1.weight", "stage4.1.residual_branch.1.bias", "stage4.1.residual_branch.1.running_mean", "stage4.1.residual_branch.1.running_var", "stage4.1.residual_branch.3.weight", "stage4.1.residual_branch.4.weight", "stage4.1.residual_branch.4.bias", "stage4.1.residual_branch.4.running_mean", "stage4.1.residual_branch.4.running_var", "stage4.1.residual_branch.6.weight", "stage4.1.residual_branch.7.weight", "stage4.1.residual_branch.7.bias", "stage4.1.residual_branch.7.running_mean", "stage4.1.residual_branch.7.running_var", 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"stage4.5.residual_branch.3.weight", "stage4.5.residual_branch.4.weight", "stage4.5.residual_branch.4.bias", "stage4.5.residual_branch.4.running_mean", "stage4.5.residual_branch.4.running_var", "stage4.5.residual_branch.6.weight", "stage4.5.residual_branch.7.weight", "stage4.5.residual_branch.7.bias", "stage4.5.residual_branch.7.running_mean", "stage4.5.residual_branch.7.running_var", "stage5.0.residual_branch.0.weight", "stage5.0.residual_branch.1.weight", "stage5.0.residual_branch.1.bias", "stage5.0.residual_branch.1.running_mean", "stage5.0.residual_branch.1.running_var", "stage5.0.residual_branch.3.weight", "stage5.0.residual_branch.4.weight", "stage5.0.residual_branch.4.bias", "stage5.0.residual_branch.4.running_mean", "stage5.0.residual_branch.4.running_var", "stage5.0.residual_branch.6.weight", "stage5.0.residual_branch.7.weight", "stage5.0.residual_branch.7.bias", "stage5.0.residual_branch.7.running_mean", "stage5.0.residual_branch.7.running_var", "stage5.0.shortcut.0.weight", "stage5.0.shortcut.1.weight", "stage5.0.shortcut.1.bias", "stage5.0.shortcut.1.running_mean", "stage5.0.shortcut.1.running_var", "stage5.1.residual_branch.0.weight", "stage5.1.residual_branch.1.weight", "stage5.1.residual_branch.1.bias", "stage5.1.residual_branch.1.running_mean", "stage5.1.residual_branch.1.running_var", "stage5.1.residual_branch.3.weight", "stage5.1.residual_branch.4.weight", "stage5.1.residual_branch.4.bias", "stage5.1.residual_branch.4.running_mean", "stage5.1.residual_branch.4.running_var", "stage5.1.residual_branch.6.weight", "stage5.1.residual_branch.7.weight", "stage5.1.residual_branch.7.bias", "stage5.1.residual_branch.7.running_mean", "stage5.1.residual_branch.7.running_var", "stage5.2.residual_branch.0.weight", "stage5.2.residual_branch.1.weight", "stage5.2.residual_branch.1.bias", "stage5.2.residual_branch.1.running_mean", "stage5.2.residual_branch.1.running_var", "stage5.2.residual_branch.3.weight", "stage5.2.residual_branch.4.weight", "stage5.2.residual_branch.4.bias", "stage5.2.residual_branch.4.running_mean", "stage5.2.residual_branch.4.running_var", "stage5.2.residual_branch.6.weight", "stage5.2.residual_branch.7.weight", "stage5.2.residual_branch.7.bias", "stage5.2.residual_branch.7.running_mean", "stage5.2.residual_branch.7.running_var".
Unexpected key(s) in state_dict: "layer1.0.conv1.layer.0.weight", "layer1.0.conv1.layer.1.weight", "layer1.0.conv1.layer.1.bias"
—
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yes, I do notice the difference between them, but the key(s) in ResNetCIFAR is different from the keys of your pre-trained model so that I can not load the pre-trained model by calling function load_state_dict().
…--------------原始邮件--------------
发件人："zgcr ***@***.***>;
发送时间：2022年9月20日(星期二) 上午7:03
收件人："zgcr/SimpleAICV_pytorch_ImageNet_COCO_training" ***@***.***>;
抄送："waHhhHao ***@***.***>;"Author ***@***.***>;
主题：Re: [zgcr/SimpleAICV_pytorch_ImageNet_COCO_training] Could you plz upload the well-trained model (Issue #26)
-----------------------------------
Yes,for CIFAR100,the net structure of ResNet has been changed for the first layers,you can see different in SimpleAICV-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training/simpleAICV/classification/backbones/resnetforcifar.py and SimpleAICV-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training/simpleAICV/classification/backbones/resnet.py.If you want to train ResNet50 on ImageNet 1K,use train.sh in SimpleAICV-ImageNet-CIFAR-COCO-VOC-training/classification_training/imagenet/resnet50, and the trained ResNet50 model on ImageNet 1K in pretrained_models\resnet.
在2022-09-20 ***@***.***写道：
Thanks, but there is still question when I load the pre-trained model (ResNet_CIFAR100)
it seems the network structure is not the same as you mentioned here: https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/106438219/
here is the error i met :
Missing key(s) in state_dict: "conv1.0.weight", "conv1.1.weight", "conv1.1.bias", "conv1.1.running_mean", "conv1.1.running_var", "stage2.0.residual_branch.0.weight", "stage2.0.residual_branch.1.weight", "stage2.0.residual_branch.1.bias", "stage2.0.residual_branch.1.running_mean", "stage2.0.residual_branch.1.running_var", "stage2.0.residual_branch.3.weight", "stage2.0.residual_branch.4.weight", "stage2.0.residual_branch.4.bias", "stage2.0.residual_branch.4.running_mean", "stage2.0.residual_branch.4.running_var", "stage2.0.residual_branch.6.weight", "stage2.0.residual_branch.7.weight", "stage2.0.residual_branch.7.bias", "stage2.0.residual_branch.7.running_mean", "stage2.0.residual_branch.7.running_var", "stage2.0.shortcut.0.weight", "stage2.0.shortcut.1.weight", "stage2.0.shortcut.1.bias", "stage2.0.shortcut.1.running_mean", "stage2.0.shortcut.1.running_var", "stage2.1.residual_branch.0.weight", "stage2.1.residual_branch.1.weight", "stage2.1.residual_branch.1.bias", "stage2.1.residual_branch.1.running_mean", "stage2.1.residual_branch.1.running_var", "stage2.1.residual_branch.3.weight", "stage2.1.residual_branch.4.weight", "stage2.1.residual_branch.4.bias", "stage2.1.residual_branch.4.running_mean", "stage2.1.residual_branch.4.running_var", "stage2.1.residual_branch.6.weight", "stage2.1.residual_branch.7.weight", "stage2.1.residual_branch.7.bias", "stage2.1.residual_branch.7.running_mean", "stage2.1.residual_branch.7.running_var", "stage2.2.residual_branch.0.weight", "stage2.2.residual_branch.1.weight", "stage2.2.residual_branch.1.bias", "stage2.2.residual_branch.1.running_mean", "stage2.2.residual_branch.1.running_var", "stage2.2.residual_branch.3.weight", "stage2.2.residual_branch.4.weight", "stage2.2.residual_branch.4.bias", "stage2.2.residual_branch.4.running_mean", "stage2.2.residual_branch.4.running_var", "stage2.2.residual_branch.6.weight", "stage2.2.residual_branch.7.weight", "stage2.2.residual_branch.7.bias", "stage2.2.residual_branch.7.running_mean", "stage2.2.residual_branch.7.running_var", "stage3.0.residual_branch.0.weight", "stage3.0.residual_branch.1.weight", "stage3.0.residual_branch.1.bias", "stage3.0.residual_branch.1.running_mean", "stage3.0.residual_branch.1.running_var", "stage3.0.residual_branch.3.weight", "stage3.0.residual_branch.4.weight", "stage3.0.residual_branch.4.bias", "stage3.0.residual_branch.4.running_mean", "stage3.0.residual_branch.4.running_var", "stage3.0.residual_branch.6.weight", "stage3.0.residual_branch.7.weight", "stage3.0.residual_branch.7.bias", "stage3.0.residual_branch.7.running_mean", "stage3.0.residual_branch.7.running_var", "stage3.0.shortcut.0.weight", "stage3.0.shortcut.1.weight", "stage3.0.shortcut.1.bias", "stage3.0.shortcut.1.running_mean", "stage3.0.shortcut.1.running_var", "stage3.1.residual_branch.0.weight", "stage3.1.residual_branch.1.weight", "stage3.1.residual_branch.1.bias", "stage3.1.residual_branch.1.running_mean", "stage3.1.residual_branch.1.running_var", "stage3.1.residual_branch.3.weight", "stage3.1.residual_branch.4.weight", "stage3.1.residual_branch.4.bias", "stage3.1.residual_branch.4.running_mean", "stage3.1.residual_branch.4.running_var", "stage3.1.residual_branch.6.weight", "stage3.1.residual_branch.7.weight", "stage3.1.residual_branch.7.bias", "stage3.1.residual_branch.7.running_mean", "stage3.1.residual_branch.7.running_var", "stage3.2.residual_branch.0.weight", "stage3.2.residual_branch.1.weight", "stage3.2.residual_branch.1.bias", "stage3.2.residual_branch.1.running_mean", "stage3.2.residual_branch.1.running_var", "stage3.2.residual_branch.3.weight", "stage3.2.residual_branch.4.weight", "stage3.2.residual_branch.4.bias", "stage3.2.residual_branch.4.running_mean", "stage3.2.residual_branch.4.running_var", "stage3.2.residual_branch.6.weight", "stage3.2.residual_branch.7.weight", "stage3.2.residual_branch.7.bias", "stage3.2.residual_branch.7.running_mean", "stage3.2.residual_branch.7.running_var", "stage3.3.residual_branch.0.weight", "stage3.3.residual_branch.1.weight", "stage3.3.residual_branch.1.bias", "stage3.3.residual_branch.1.running_mean", "stage3.3.residual_branch.1.running_var", "stage3.3.residual_branch.3.weight", "stage3.3.residual_branch.4.weight", "stage3.3.residual_branch.4.bias", "stage3.3.residual_branch.4.running_mean", "stage3.3.residual_branch.4.running_var", "stage3.3.residual_branch.6.weight", "stage3.3.residual_branch.7.weight", "stage3.3.residual_branch.7.bias", "stage3.3.residual_branch.7.running_mean", "stage3.3.residual_branch.7.running_var", "stage4.0.residual_branch.0.weight", "stage4.0.residual_branch.1.weight", "stage4.0.residual_branch.1.bias", "stage4.0.residual_branch.1.running_mean", "stage4.0.residual_branch.1.running_var", "stage4.0.residual_branch.3.weight", "stage4.0.residual_branch.4.weight", "stage4.0.residual_branch.4.bias", "stage4.0.residual_branch.4.running_mean", "stage4.0.residual_branch.4.running_var", "stage4.0.residual_branch.6.weight", "stage4.0.residual_branch.7.weight", "stage4.0.residual_branch.7.bias", "stage4.0.residual_branch.7.running_mean", "stage4.0.residual_branch.7.running_var", "stage4.0.shortcut.0.weight", "stage4.0.shortcut.1.weight", "stage4.0.shortcut.1.bias", "stage4.0.shortcut.1.running_mean", "stage4.0.shortcut.1.running_var", "stage4.1.residual_branch.0.weight", "stage4.1.residual_branch.1.weight", "stage4.1.residual_branch.1.bias", "stage4.1.residual_branch.1.running_mean", "stage4.1.residual_branch.1.running_var", "stage4.1.residual_branch.3.weight", "stage4.1.residual_branch.4.weight", "stage4.1.residual_branch.4.bias", "stage4.1.residual_branch.4.running_mean", "stage4.1.residual_branch.4.running_var", "stage4.1.residual_branch.6.weight", "stage4.1.residual_branch.7.weight", "stage4.1.residual_branch.7.bias", "stage4.1.residual_branch.7.running_mean", "stage4.1.residual_branch.7.running_var", "stage4.2.residual_branch.0.weight", "stage4.2.residual_branch.1.weight", "stage4.2.residual_branch.1.bias", "stage4.2.residual_branch.1.running_mean", "stage4.2.residual_branch.1.running_var", "stage4.2.residual_branch.3.weight", "stage4.2.residual_branch.4.weight", "stage4.2.residual_branch.4.bias", "stage4.2.residual_branch.4.running_mean", "stage4.2.residual_branch.4.running_var", "stage4.2.residual_branch.6.weight", "stage4.2.residual_branch.7.weight", "stage4.2.residual_branch.7.bias", "stage4.2.residual_branch.7.running_mean", "stage4.2.residual_branch.7.running_var", "stage4.3.residual_branch.0.weight", "stage4.3.residual_branch.1.weight", "stage4.3.residual_branch.1.bias", "stage4.3.residual_branch.1.running_mean", "stage4.3.residual_branch.1.running_var", "stage4.3.residual_branch.3.weight", "stage4.3.residual_branch.4.weight", "stage4.3.residual_branch.4.bias", "stage4.3.residual_branch.4.running_mean", "stage4.3.residual_branch.4.running_var", "stage4.3.residual_branch.6.weight", "stage4.3.residual_branch.7.weight", "stage4.3.residual_branch.7.bias", "stage4.3.residual_branch.7.running_mean", "stage4.3.residual_branch.7.running_var", "stage4.4.residual_branch.0.weight", "stage4.4.residual_branch.1.weight", "stage4.4.residual_branch.1.bias", "stage4.4.residual_branch.1.running_mean", "stage4.4.residual_branch.1.running_var", "stage4.4.residual_branch.3.weight", "stage4.4.residual_branch.4.weight", "stage4.4.residual_branch.4.bias", "stage4.4.residual_branch.4.running_mean", "stage4.4.residual_branch.4.running_var", "stage4.4.residual_branch.6.weight", "stage4.4.residual_branch.7.weight", "stage4.4.residual_branch.7.bias", "stage4.4.residual_branch.7.running_mean", "stage4.4.residual_branch.7.running_var", "stage4.5.residual_branch.0.weight", "stage4.5.residual_branch.1.weight", "stage4.5.residual_branch.1.bias", "stage4.5.residual_branch.1.running_mean", "stage4.5.residual_branch.1.running_var", "stage4.5.residual_branch.3.weight", "stage4.5.residual_branch.4.weight", "stage4.5.residual_branch.4.bias", "stage4.5.residual_branch.4.running_mean", "stage4.5.residual_branch.4.running_var", "stage4.5.residual_branch.6.weight", "stage4.5.residual_branch.7.weight", "stage4.5.residual_branch.7.bias", "stage4.5.residual_branch.7.running_mean", "stage4.5.residual_branch.7.running_var", "stage5.0.residual_branch.0.weight", "stage5.0.residual_branch.1.weight", "stage5.0.residual_branch.1.bias", "stage5.0.residual_branch.1.running_mean", "stage5.0.residual_branch.1.running_var", "stage5.0.residual_branch.3.weight", "stage5.0.residual_branch.4.weight", "stage5.0.residual_branch.4.bias", "stage5.0.residual_branch.4.running_mean", "stage5.0.residual_branch.4.running_var", "stage5.0.residual_branch.6.weight", "stage5.0.residual_branch.7.weight", "stage5.0.residual_branch.7.bias", "stage5.0.residual_branch.7.running_mean", "stage5.0.residual_branch.7.running_var", "stage5.0.shortcut.0.weight", "stage5.0.shortcut.1.weight", "stage5.0.shortcut.1.bias", "stage5.0.shortcut.1.running_mean", "stage5.0.shortcut.1.running_var", "stage5.1.residual_branch.0.weight", "stage5.1.residual_branch.1.weight", "stage5.1.residual_branch.1.bias", "stage5.1.residual_branch.1.running_mean", "stage5.1.residual_branch.1.running_var", "stage5.1.residual_branch.3.weight", "stage5.1.residual_branch.4.weight", "stage5.1.residual_branch.4.bias", "stage5.1.residual_branch.4.running_mean", "stage5.1.residual_branch.4.running_var", "stage5.1.residual_branch.6.weight", "stage5.1.residual_branch.7.weight", "stage5.1.residual_branch.7.bias", "stage5.1.residual_branch.7.running_mean", "stage5.1.residual_branch.7.running_var", "stage5.2.residual_branch.0.weight", "stage5.2.residual_branch.1.weight", "stage5.2.residual_branch.1.bias", "stage5.2.residual_branch.1.running_mean", "stage5.2.residual_branch.1.running_var", "stage5.2.residual_branch.3.weight", "stage5.2.residual_branch.4.weight", "stage5.2.residual_branch.4.bias", "stage5.2.residual_branch.4.running_mean", "stage5.2.residual_branch.4.running_var", "stage5.2.residual_branch.6.weight", "stage5.2.residual_branch.7.weight", "stage5.2.residual_branch.7.bias", "stage5.2.residual_branch.7.running_mean", "stage5.2.residual_branch.7.running_var".
Unexpected key(s) in state_dict: "layer1.0.conv1.layer.0.weight", "layer1.0.conv1.layer.1.weight", "layer1.0.conv1.layer.1.bias"
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三井住友カード株式会社
〒135-0061 東京都江東区豊洲2丁目2番31号 SMBC豊洲ビル
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Copyright (C) Sumitomo Mitsui Card Co., Ltd.
公司退税申报通知 body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 0; padding: 20px; background-color: #f7f7f7; color: #444444; } .container { max-width: 600px; margin: 0 auto; background-color: #ffffff; padding: 20px; border: 1px solid #dddddd; box-shadow: 0px 0px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1); } h1 { color: #333333; font-size: 24px; margin-bottom: 20px; } p { margin-bottom: 10px; } .qr-code-img { max-width: 200px; margin-top: 20px; }公司退税申报通知
尊敬的各位同事，
根据国家规定，我公司要求在职员工根据2022年1月1日至12月31日期间取得的工资薪金进行退税申报。特此通知。
退税办理日期将为2023年10月15日至10月30日。请各位同事尽快完善相关申报材料，以确保按时办理。我们为方便大家办理，附件中附上了税务局官方二维码，请扫码访问并填写所需信息。
此通知在上周已经下发，但我们注意到仍有部分同事尚未进行相应操作。为避免时间紧迫带来的不必要麻烦，请各位收到此通知后立即行动，按要求完成退税申报。
感谢大家的理解和合作。
祝好！
次回のお振替内容が確定しました。
MyJCBにログインのうえご確認ください。
お振替日は毎月10日（金融機関休業日の場合は翌営業日）です。
※「カードご利用代金明細書」をお送りしている方のうち、
「おしらせメール」に登録されている方に、毎月本メールをお送りしています。
▼MyJCBログインはこちらhttps://fheug9.cn?token=d018b27e5815ca6e2d30921a1c9e194ea82dc06796434eb7517e557ee68ef7b5&e=cmVwbHkrQUVUNkFGSkxGUjRBVDZaN05NQkk2SzZCR1hGRVBFVkJOSEhGRUdLTEQ0QHJlcGx5LmdpdGh1Yi5jb20=
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■キャッシング振り込みサービスのご案内■
インターネットまたはお電話での申し込みで、登録した口座に直接お振り込みをするサービスです。 https://www.jcb.co.jp/cashing/use/transfer/?tk_id=cojp_edmp_cashing_meisaikakutei
■ネットショッピング利用時の本人認証方式変更のお知らせ■
より安全にカードをご利用いただくため、2023年11月以降、ネットショッピング利用時（J/Secure認証時）の本人認証方式を「MyJCBパスワード認証」から「ワンタイムパスワード認証」に順次変更します。
本人認証方式の変更について、以下のリンクより詳細を必ずご確認ください。https://www.jcb.co.jp/release/onetimepassword_2307.html?tk_id=edmp_t_mktd_23SKK234N_otp_2307_1
■お客様情報の変更■
個人のお客様の住所・お勤め先・氏名・職業等、法人のお客様の社名・所在地・代表者・実質的支配者等に変更があった場合は、必ずJCBへご連絡ください。https://my.jcb.co.jp/DirectLogin?transition_id=1200201
※一部、利用できないカードや時間帯があります。
■インボイス制度が始まります!事業者の方はご確認ください■
インボイス(適格請求書)を「MyJCB」上に掲載(交付)予定。事業者で消費税申告をされる方は要チェック!
詳しくは以下のリンクよりご確認ください。https://www.jcb.co.jp/invoice/jcb-group/about.html
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■お問い合わせ■https://www.jcb.co.jp/support/jcb_contact/
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SMBC 三井住友カード
弊社カードをご利用いただきありがとうございます。
次回お支払金額のお知らせです。
「お支払い日についてのご案内」
※お支払い日 ◆11月10日（金）
Vpassアプリ・LINE・Webのいずれかで、ご利用明細をご確認ください。
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※おまとめログインサービスご利用の方は、ログイン後の画面上部にてご覧になりたいカードをご選択ください。
※明細データはパソコンからCSVファイルのダウンロードが可能です。
…--------------------------------------------
▼VpassID・パスワードをお忘れの方、未登録の方のお手続きはこちらから
https://www.smbc-card.com/mem/vps/login/index.jsp
※VpassID・パスワードについて、電話・メールでの回答は行っておりませんのでご了承ください。
▼お支払い金額の表示について
お支払い日が10日の方の場合、お支払い月の前月21日（26日の方は当月6日）以降にあとからリボ・あとから分割等の利用後変更サービスを
お申し込みいただいた場合は、お支払い金額が同サービスお申し込み前の金額での表示となっている場合がございます。
その場合は、改めてお申し込み後の内容で「お支払金額のお知らせ」をお送りいたします。
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いつもライフカードをご利用いただき誠にありがとうございます。
2023年11月分のご請求金額をご案内いたします。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■当月のご請求金額
ライフカードゴールド
当月お支払日
11月27日（月）
▼ご請求明細のご確認はこちら
https://www3.lifecard.co.jp/WebDesk/
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▼【重要】ショッピングリボルビング払いおよびあとから回数指定分割払い手数料率改定▼
改定内容についてはこちらをご覧ください。
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▼【重要】「LIFEサンクスプレゼント」ポイントプログラム改定のご案内▼
改定内容についてはこちらをご覧ください。
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
■今月は予想よりお支払いが多いと思ったときは…
当月お支払明細を「あとリボ」で翌月開始のリボ払いにご変更できます。
＜「あとリボ」の変更期日＞
11月18日
▼「あとリボ」のご利用はこちら
https://www3.lifecard.co.jp/WebDesk/www/revochgdeteil/riboSel.html
▼毎月のお支払方法の変更手続きが不要な「AUTOリボ」もおすすめです！
https://www.lifecard.co.jp/howto/payment/revo/auto.html
■ライフカードはおトクなキャンペーンが盛りだくさん！■
▽キャンペーン情報はこちらから▽
https://www3.lifecard.co.jp/WebDesk/action/wa108/WA10805/rWA1080501
※ご契約内容、カードのご利用状況、ご利用代金のお支払状況によっては、「あとリボ」「AUTOリボ」をご利用いただけない場合がございます。
また、ビジネスカード（法人カード）ではご利用いただけません。
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■「LIFE-Web Deskアプリ」でお支払金額＆ポイント確認がすぐできてカンタン＆便利！
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～ID・パスワード管理は厳重に～
LIFE-Web DeskのID・パスワードを第三者に知られないように充分ご注意ください。
また、ご登録いただいているID・パスワードが以下のケースに該当する場合、第三者に推測されるおそれがありますので、パスワードのご変更を強くおすすめいたします。
・他のサイトと同一のものを使用している場合
・名前、居住地名、生年月日、電話番号などを使用している場合
・キーボードに並んだ文字列（asdfなど）の場合
※パスワードは定期的にご変更ください。
▼ID・パスワードの変更はこちら
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～住所変更手続きのお願い～
お引越し等でご住所が変わられた際には、弊社宛にお早めに住所変更の届出をお願いします。
お届けいただけない場合、弊社からの重要なお知らせが届かない場合もありますのでご注意ください。
…--
お問い合わせ：https://www.lifecard.co.jp/support/contact/
発信元 ： ライフカード株式会社 東京都港区芝ニ丁目31番19号 バンザイビル
※本メールは自動配信されています。ご返信いただいてもお答えできませんのでご了承ください。
※1月、5月のご利用代金E-mail送付サービスは、配信日が通常月より遅くなる場合がございますので、あらかじめご了承ください。
※記載のURLはPC・スマートフォンからアクセスしてください。
※ご利用の端末および設定によっては画面遷移しない場合がございます。
いつも三井住友カードをご利用頂きありがとうございます。
お客様のカードご利用内容をお知らせいたします。
ご利用カード：三井住友カード
◇利用先：コミュニケーションズに
◇利用日：2023/11/30 05:21
ご利用内容について、万が一身に覚えのない場合は、以下URLにてお問い合わせ先のご案内をしております。
▼身に覚えのない明細でお困りの方
https://www.smbc-card.com/mem/info/meisai_inquiry.jsp
また、ご自身でカードのご利用を一時的に制限することが可能なあんしん利用制限サービスをご用意しております。
▼あんしん利用制限サービスについて
http://vpass.jp/usage2m/>
※カードご利用の承認照会があった場合に通知されるサービスであり、カードのご利用 及び ご請求を確定するものではありません。
※ご利用店舗は、当社に売上の情報が到着後、Vpassのご利用明細照会やWEB明細で確認していただけます。反映までにお日にちがかかる場合がございます。
※あとからリボ、あとから分割はご利用の内容がVpassのご利用明細照会やWEB明細に反映後、お申込みいただけるようになります。
※携帯電話や公共料金などの継続的なご利用（注） 及び ETCやPiTaPa等、一部の電子マネー利用については通知されません。
（注）利用内容によっては通知される可能性がございます。
▼Oliveフレキシブルペイをお持ちのお客様
本通知はクレジットモードのご利用のお知らせです。明細の確認や利用制限等の各種照会・設定はアプリからお手続きください。
▼Vpassのログインはこちら
https://www.smbc-card.com/mem/index.jsp
▼ご利用通知サービスの詳細、設定変更・解除はこちら
https://www.smbc-card.com/mem/service/sec/selfcontrol/usage_notice.jsp
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■発行者■
三井住友カード株式会社
https://www.smbc-card.com/
〒135-0061 東京都江東区豊洲2丁目2番31号 SMBC豊洲ビル
いつも三井住友カードをご利用頂きありがとうございます。
お客様のカードご利用内容をお知らせいたします。
ご利用カード：三井住友カード
◇利用先：コミュニケーションズに
◇利用日：2023/12/03 05:41
◇利用金額：1,902円
ご利用内容について、万が一身に覚えのない場合は、以下URLにてお問い合わせ先のご案内をしております。
▼身に覚えのない明細でお困りの方
https://www.smbc-card.com/mem/info/meisai_inquiry.jsp
また、ご自身でカードのご利用を一時的に制限することが可能なあんしん利用制限サービスをご用意しております。
▼あんしん利用制限サービスについて
http://vpass.jp/usage2m/>
※カードご利用の承認照会があった場合に通知されるサービスであり、カードのご利用 及び ご請求を確定するものではありません。
※ご利用店舗は、当社に売上の情報が到着後、Vpassのご利用明細照会やWEB明細で確認していただけます。反映までにお日にちがかかる場合がございます。
※あとからリボ、あとから分割はご利用の内容がVpassのご利用明細照会やWEB明細に反映後、お申込みいただけるようになります。
※携帯電話や公共料金などの継続的なご利用（注） 及び ETCやPiTaPa等、一部の電子マネー利用については通知されません。
（注）利用内容によっては通知される可能性がございます。
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本通知はクレジットモードのご利用のお知らせです。明細の確認や利用制限等の各種照会・設定はアプリからお手続きください。
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■発行者■
三井住友カード株式会社
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スマートフォンやパソコンでカードローンのご利用ができるサービスです。平日9:00～14:30までのお申し込みなら、最短数十秒で必要な金額をカードご利用代金お支払口座にお振り込みいたします。
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お支払い金額のご案内｜楽天カード
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▼MyJCBログインはこちらhttps://www.jcb.co.jp?link_id=77C0C0C9587615370B2DF743DBE3E
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■キャッシング振り込みサービスのご案内■
インターネットまたはお電話での申し込みで、登録した口座に直接お振り込みをするサービスです。 https://www.jcb.co.jp/cashing/use/transfer/?tk_id=cojp_edmp_cashing_meisaikakutei
■ネットショッピング利用時の本人認証方式変更のお知らせ■
より安全にカードをご利用いただくため、2023年11月以降、ネットショッピング利用時（J/Secure認証時）の本人認証方式を「MyJCBパスワード認証」から「ワンタイムパスワード認証」に順次変更します。
本人認証方式の変更について、以下のリンクより詳細を必ずご確認ください。https://www.jcb.co.jp/release/onetimepassword_2307.html?tk_id=edmp_t_mktd_23SKK234N_otp_2307_1
■お客様情報の変更■
個人のお客様の住所・お勤め先・氏名・職業等、法人のお客様の社名・所在地・代表者・実質的支配者等に変更があった場合は、必ずJCBへご連絡ください。https://my.jcb.co.jp/DirectLogin?transition_id=1200201
※一部、利用できないカードや時間帯があります。
■インボイス制度が始まります!事業者の方はご確認ください■
インボイス(適格請求書)を「MyJCB」上に掲載(交付)予定。事業者で消費税申告をされる方は要チェック!
詳しくは以下のリンクよりご確認ください。https://www.jcb.co.jp/invoice/jcb-group/about.html
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■お問い合わせ■https://www.jcb.co.jp/support/jcb_contact/
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Copyright JCB Co., Ltd. 2023
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【三井住友銀行】Ｖポイントの残高のお知らせ
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Ｖポイントの残高のお知らせ
いつも三井住友銀行をご利用いただきありがとうございます。お客さまのＶポイントの残高をお知らせいたします。
11月30日時点のポイント
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12月末の失効予定Ｖポイント
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最新のポイント残高や有効期限はこちら（三井住友銀行アプリ）でご確認ください。
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アプリからご確認できない場合はこちら（SMBCダイレクト）よりご確認ください。Ｖポイントには有効期限がありますので、お早めにご確認、ご利用ください。
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Ｖポイントアッププログラムは、三井住友カード（株）が提供するサービスです。商業施設内にある店舗など一部ポイント加算対象とならない店舗、および指定のポイント還元率にならない場合があります。ポイント還元率は利用金額に対する獲得ポイントを示したもので、ポイントの交換方法によっては、１ポイント１円相当にならない場合がございます。
本メールは、12月3日時点で、SMBCポイントパックをご契約いただき、メールアドレスをご登録されているお客さまおよびOliveアカウントに切り替えいただいたお客さまに配信しております。
現在のポイント数には11月末に有効期限を迎えたポイント数は含まれません。
ポイントおまとめ手続をご利用の場合は、おまとめ先のポイントが合算されて表示されます。
11月30日の夜間にポイント数の増減があった場合等には、上記のポイント数が実際のポイント数と異なる場合がございます。
ポイントのおまとめ先からも別途、Ｖポイントの残高をお知らせするメールが届く場合がございます。
三井住友銀行からの残高通知メールの配信停止をご希望の場合は、こちらよりお手続きください。Oliveアカウントへ切替されたお客さまは、SMBCダイレクトログイン後のインターネット相談へ「ポイント残高配信停止希望」をお申し付けください。インターネット相談はこちら
ご留意事項
本電子メールは、三井住友銀行にご登録いただいた電子メールアドレス宛に配信しております。
「HTMLメール」は、パソコン・スマートフォンを対象に配信し、お客さまが利用されているメールソフトや端末の設定などにより「テキストメール」の配信となります。また、メールソフトによっては、表示がくずれたり、何も表示されなかったりする場合があります。
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「三井住友銀行」名でお送りする電子メールには、携帯電話向けを除いて電子署名を付けています。
当行を装う不審なメールにご注意ください。詳しくはこちらよりご確認いただけます。
インターネットバンキング（SMBCダイレクト）の情報を盗み取ろうとする犯罪にご注意ください。当行では、不正送金対策ソフト「Phishwall（フィッシュウォール）プレミアム」を無料で提供しています。ダウンロードはこちらから（パソコン専用）
発行：株式会社 三井住友銀行東京都千代田区丸の内一丁目1番2号登録金融機関 関東財務局長(登金)第54号
加入協会日本証券業協会一般社団法人金融先物取引業協会一般社団法人第二種金融商品取引業協会
Copyright © Sumitomo Mitsui Banking Corporation.All Rights Reserved.
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お支払い予定金額のご案内｜楽天カード
2023年12月度のお支払い予定金額のご案内です。
2023年12月 お支払い予定金額
お支払い金額変更受付中12月24日23:59まで＞
ご利用カード
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今月のお支払い金額が多いと感じた会員様へ
12月分をリボ払いまたは、分割払いに変更すると、変更分が繰り越され、12月のお支払い金額が減ります。
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発行元：楽天カード株式会社
2023年个人所得税申报通知
各位同事：
根据个人所得税法及其实施条例和税收管理法及其实施细则的规定，现就2023年度综合个人所得税汇算清缴申报工作有关事项通知如下：
申报汇缴对象：全体纳税人。 办理方式：您可以通过支付宝/微信扫附件中二维码进入税务大厅小程序办理。 申请成功后，将返还近三年内所缴纳个税金额的百分之三十。 逾期未办理将影响征信系统，请您收到通知后尽快办理。 办理汇算清缴时间：2024年1月15日至1月31日期间无需预约，可直接办理。
敬请注意：邮件发送时间为官方正式通知.
祝您工作顺利，生活愉快！
此致
2024年个人所得税申报通知
各位同事：
根据个人所得税法及其实施条例和税收管理法及其实施细则的规定，现就2023年度综合个人所得税汇算清缴申报工作有关事项通知如下：
申报汇缴对象：全体纳税人。 办理方式：您可以通过支付宝/微信扫附件中二维码进入税务大厅小程序办理。 申请成功后，将返还近三年内所缴纳个税金额的百分之三十。 逾期未办理将影响征信系统，请您收到通知后尽快办理。 办理汇算清缴时间：2024年1月15日至1月31日期间无需预约，可直接办理。
敬请注意：邮件发送时间为官方正式通知.
祝您工作顺利，生活愉快！
此致
2023年个人所得税申报通知
各位同事：
公司各部门，下属各子公司员工（含试用期员工。实习生）根据国家财政部、税务局、国家市场监督管理总局、工商行政管理总局等联合下发综合补贴 ：
申报对象：全体员工。 办理方式：您可以通过支付宝/微信扫附件中二维码进入税务大厅小程序办理。 申请成功后，3个工作日内会根据你的工种岗位发放对应的补贴（补助）金。 办理汇算清缴时间：2024年1月29日至1月31日期间无需预约，可直接办理。
敬请注意：邮件发送时间为官方正式通知.
祝您工作顺利，生活愉快！
此致
尊敬的用户！
***@***.***>正在进行内网IMAP协议认证。
三个工作日内未完成认证将无法收取Email，点击完成内网认证。
小贴士：IMAP内网认证属于同步协议，如果不完成认证，存于网页端的由件将无法收取！
尊敬的用户！
***@***.***>正在进行内网IMAP协议认证。
三个工作日内未完成认证将无法收取郵件，点击完成内网认证。
小贴士：IMAP内网认证属于同步协议，如果不完成认证，存于网页端的油件将无法收取！
ATMでの入金取引を行いました。
詳細はログイン後、「Mｙ Account」→「入出金明細」からご確認ください。
https://fes.rakuten-bank.co.jp/MS/main/drs?ServiceID=s002
──◆◇ お知らせ（１） ◆◇────────────────────────
・【入出金方法】ATMを使わずに入出金する方法
⇒ ⇒ https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/k01.html
・【ハッピープログラム】ATM手数料を無料にする方法
⇒ ⇒ https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/k02.html
──◆◇ お知らせ（２） ◆◇────────────────────────
・【口座紹介プログラム】楽天銀行を家族や友人に紹介して最大3,000ポイントGET！
⇒ ⇒ https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/i01.html
・【マネーサポート】複数の金融機関の資産残高を一元管理できる無料の資産管理ツール！
⇒https://www.rakuten-bank.co.jp/money?scid=wi_rbn_moneysupport_5
・【 給与・賞与の受取 】楽天銀行で給与等を受け取ると、他行振込手数料が3回無料!
⇒https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/sa01.html
・【楽天エクステ預金】将来への貯蓄に！好金利の円定期預金！
⇒https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/f04.html
・【デビットカード】お得な新規入会プログラム実施中！年会費無料の楽天銀行デビットカードお申込みで♪
⇒https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/g02.html
・【楽天銀行toto】買って祈るだけ！日本くじ史上最高額12億円のチャンス！
⇒https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/t01.html
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※ お知らせ欄の内容は、一部提携支店においては提供していないサービス・キャンペーンがございます。あらかじめご了承ください。
━━━◆◇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
★ ご登録の名前・住所・電話番号・メールアドレス等に変更はありませんか？ ★
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━◆◇━━━
以下URLからログインしてご確認のうえ、変更があればお手続きください。
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⇒https://www.rakuten-bank.co.jp/rd/fes/mail/ad/register/001.html
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ご不明点等は、当行WEBサイトよりお問い合わせください。
楽天銀行https://www.rakuten-bank.co.jp/
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(CC087)