エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
深層学習入門 ~CNN実験編~ - Qiita
概要 前回の記事はこちらです。 ここで作成した実験コードに追加・改変する形でCNNの実験コードを作成し... 概要 前回の記事はこちらです。 ここで作成した実験コードに追加・改変する形でCNNの実験コードを作成します。 実験では実行時間の問題でscikit-learnのMNISTデータセットを用いています。 通常のMNISTデータセットとの差異は 画像サイズが$(8, 8)$ データセットの総画像数は1797枚 であることですね。おかげで学習時間は(僕の環境では)数十秒で済みます。 一応Kerasのフルデータセットでの実験コードも載せてあります。 こちらは僕の環境だと数時間かかるっぽいので断念しました... 次回記事はこちら 更新履歴 2020/9/26 Trainerクラスのプログレスバーを変更 Trainerクラスのforward関数の実装を変更しました。概算で10MB以上のデータを一度に流そうとすると分割して流すようにしました。 google colaboratoryへのリンクをgithub