TTA(Test-Time Augmentation)の効果をいかに引き上げるか
ディープラーニングの精度を上げるテクニックとしてTTAというものがあります。 TTAは有用なテクニックとして知られていますが、使い方によっては思ったほど精度が引き上がらないということも起こりうるようです。 そのあたりについて触れている論文があったので、今回紹介したいと思います。 本記事の元ネタとなる論文はこちらです。 TTAとは、、、 そもそもTTA（Tes […]
深層学習
EfficientNetについて調べてみた
ディープラーニングの歴史を振り返ってみようと思い、前回のResNetに続いてEfficientNetについて自分なりに整理します。 現在私がPyTorchの勉強をしているので、ここから先のコードはPyTorchベースとなる点、ご了承下さい。 元となる論文はこちらですので、詳細が気になる方はぜひ一読してみてください。 EfficientNetの構造を理解するた […]
ResNetについて調べてみた
ディープラーニングの歴史を振り返ってみようと思い、前回のVGG16に続いてResNetについて自分なりに整理します。 現在私がPyTorchの勉強をしているので、ここから先のコードはPyTorchベースとなる点、ご了承下さい。 元となる論文はこちらですので、詳細が気になる方はぜひ一読してみてください。 ResNetの構造を理解するために、PyTorchでの実 […]
VGG16について調べてみた
ディープラーニングの歴史を振り返ってみようと思い、前回のAlexNetに続いてVGG16について自分なりに整理します。 現在私がPyTorchの勉強をしているので、ここから先のコードはPyTorchベースとなる点、ご了承下さい。 元となる論文はこちらですので、詳細が気になる方はぜひ一読してみてください。 VGG16の構造を理解するために、PyTorchでの実 […]
AlexNetについて調べてみた
ディープラーニングの歴史を振り返ってみようと思い、第3次AIブームの初期に登場したAlexNetについて自分なりに整理します。 現在私がPyTorchの勉強をしているので、ここから先のコードはPyTorchベースとなる点、ご了承下さい。 元となる論文はこちらですので、詳細が気になる方はぜひ一読してみてください。 AlexNetの構造を理解するために、PyTo […]
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 […]