転移学習

ファインチューニングとは 転移学習との違い 実装方法の違い 実装時の2つの注意点 1. 学習済みモデルの全層を更新しない 2.学習率を小さな値にする ファインチューニングの実装 MobileNet V2を使ったファインチューニング 学習可能な層の比較 学習率の比較 まとめ 前回は「転移学習」について紹介し、転移学習を使えば少量のデータであっても高い精度を出せるかもしれないという話をしました。今回は転移学習よりもさらに高い精度を出せるかもしれない「ファインチューニング」について解説していきます。 ファインチューニングとは ファインチューニングを日本語に訳すと「微調整」という意味になります。このフ…

こんにちは！ 皆さんは機械学習モデルを作ろうとした時にデータが少なくても、思ったような精度が出ずに困ったことはないでしょうか。 筆者は機械学習を用いたプロジェクトで、「やりたいことはあるけど....データがない...ッ！」といつも困っていました。 今回は少ないデータでも精度の良いモデルが作れるかもしれない転移学習について解説をしていきます。 転移学習とはなにか なぜ転移学習は注目されるのか 少ないデータでも高精度なモデルを構築可能 短い時間で学習が可能 転移学習の実装方法 実際に転移学習をさせてみた 転移学習: 学習済みvgg19 転移学習: 学習済みMobileNet V2 転移学習なし: …

概要 目まぐるしく変化しているように見える機械学習の開発環境の、とりあえず最先端と思われる一つを抑えておく。 いま興味がある転移学習を使えば、個人レベルでも面白いことができないかと思いチュートリアルから始めてみる。 各種インストール 事前にminicondaをインストールしておく Anaconda Promptを起動 conda create -n pytorch python=3.7 conda activate pytorch conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda ins…

転移学習を使えば、AI本因坊秀策を作ることができるのではないか。

機械学習において、転移学習（Transfer Learning）は、一つのタスクで学習された知識や経験を、別の関連するタスクに転用する手法です。この記事では、転移学習の概念と実際のプロジェクトでの活用について解説します。 moun45.hatenablog.com 転移学習の概念 転移学習は、通常、以下の2つのシナリオで使用されます。 事前学習済みモデルの再利用: 大規模なデータセットで事前に学習されたモデル（例: ImageNetで学習された画像分類モデル）を、新しいタスクに適用することで、新しいタスクにおける性能向上を図ります。 特徴抽出器の抽出: 事前学習済みモデルから最後の層を除いた部…