データのお気持ちを考えながらData Augmentationする
オプティマイザーはMomentumで係数は0.9です。このオプティマイザーの設定はケースを通じて変更しません。ただしその他の設定は途中で変更します。なお、試行回数はすべて1回なので精度に誤差があるかもしれません。 10層CNNは、32×32×64が3層、16×16×128が3層、8×8×256が3層、Global Average PoolingしてSoftmaxが1層という構成です。詳しくは末尾のコードを見てください。 Data Augmentationなしでの精度（テスト精度）は88.95%とりました。テストデータ1万個に対する混同行列は次の通りです。さすがにミス多いですね。 ベースライン：Standard Data Augmentation ここからData Augmentationを入れます。まず、CIFAR-10のData Augmentationとして定番の左右反転＋上下左右4ピ
Residual Network(ResNet)の理解とチューニングのベストプラクティス
Residual Network（ResNet）とは ResNetのアイデア Shortcut Connectionの導入 Bottleneckアーキテクチャ ResNetの最適化ベストプラクティス Optimizerの選定 Batch Normalizationの位置 Post Activation vs Pre Activation Wide Residual Network まとめ 参考 2015年のImageNetコンペティションとCOCOセグメンテーションの最良モデルとしてDeep Residual NetworksがMicrosoft Researchから提案され、最大1000層以上の深いニューラルネットワークを構築することが可能となった。 本記事では、 Residual Networkとは何か Residual Networkのチューニング方法 Residual Networ
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