PyTorchでのcross-validation
PyTorchでcross-validation（交差検証。以下CV）する場合の実装例を参考として残しておきます。 まずは訓練時の実装例です。 次に推論時の実装例です。 cross-validationをすることで、しない場合に比べて計算量はk（＝分割数）倍になりますが、モデルの評価がより確かなものになります。 参考まで。
Kaggle
PyTorchで画像分類（その4）
前回は学習に必要な損失関数と最適化アルゴリズムを作成したので、今回は実際に学習をします。 題材は前回までと同じkaggleの犬/猫の画像分類コンペを使います。 学習 早速ですが、実装します。 ソースコードのコメントに簡単な説明を入れました。 Kerasの場合、損失関数と最適化アルゴリズムをcompileメソッドに渡してfitメソッドを呼べば学習できてしまいま […]
PyTorchで画像分類（その3）
前回はディープラーニングの魂であるモデルの作成をしましたが、今回はモデル以外に学習で必要な損失関数と最適化アルゴリズムを作成します。 題材は前回までと同じkaggleの犬/猫の画像分類コンペを使います。 損失関数の定義 そもそも損失関数は何かと言うと、ディープラーニングに限らず機械学習全般で登場するもので、モデルの出力値と正解の値との間の解離がどの程度か表す […]
PyTorchで画像分類（その2）
前回は画像ファイルを読み込むためのDatasetを作成しましたが、今回はディープラーニングの魂であるモデルの作成をします。 題材は前回と同じkaggleの犬/猫の画像分類コンペを使います。 モデル（Model）の実装 ではモデルの実装をしていきます。 とは言っても、モデルとなるネットワークを一から実装することはせずに既存のネットワークを拝借します。 今回はR […]
PyTorchで画像分類（その1）
PyTorchで画像分類をやってみたので、何回かに分けて解説します。 題材としては画像分類のシンプルな問題であるkaggleの犬/猫の画像分類コンペを使います。 データセット（Dataset）の実装 このコンペでは画像ファイルが提供されますが、PyTorchで処理するためにはテンソル形式に変換する必要があります。また、ディープラーニングでは読み込んだ画像を単 […]