深層学習

AI

独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)

1.独自データを使って物体検出モデルの精度を上げる方法(2020年版)まとめ ・2020年に物体検出モデルを再トレーニングしようとした時に取りうる選択肢の概要紹介 ・物体検出用データのラベル付け、データ拡張、モデリングなどを具体的に紹介...
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Deep Bootstrap Framework:データが無限に存在する世界ではディープラーニングはどうなるか?(2/2)

1.Deep Bootstrap Framework:データが無限に存在する世界ではディープラーニングはどうなるか?(1/2)まとめ ・優れたモデルとトレーニングとは、理想世界で迅速で現実世界では迅速すぎない事 ・事前トレーニングの主な...
AI

転移学習とは何か?

1.転移学習とは何か? ・ディープラーニングは大量のデータと計算機能力を必要とするためハードルが高い ・転移学習は既に学習済みのモデルをベースにして学習をさせるので効率が向上する ・転移学習によりディープラーニングトレーニング時のデー...
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ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(2/2)

1.ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(2/2)まとめ ・密なバージョンから重みの一部を徐々にゼロにしていく事がスパース化のコツ ・トレーニング時間の増加で品質を低下させることなく深層学習モデルをスパース化可能 ・スパースネ...
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ディープラーニングコースを受講した生徒からの興味深い質問(2/4)

1.ディープラーニングコースを受講した生徒からの興味深い質問(2/4)まとめ ・何を重視するかによってミニバッチとシングルバッチの優位性は異なる ・一般化能力を最優先する場合はシングルバッチの方が優れているという見方もある ・バッチ毎...
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