【ディープラーニング】少ないデータで効率よく学習させる方法：準備編 - ニートの言葉こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。 それが Fine Tuning と言われるものです。 具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。 Building powerful image classification models using very little data 注意：意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。 本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。 データの準備・データの水増し 1から小さな畳み込みニューラルネットワ
