ニューラルネットワークを使ってLINEの相手が「おじさん」か「女の子」か見破ってみた | パソコン工房 NEXMAG
彼氏の浮気が心配な工学部女子大生ライターのranranがニューラルネットワークを使って、LINEの相手が「おじさん」か「女の子」かを見破れるかどうかを検証していこうと思います。今回使うRCNNというニューラルネットワークは、文字単位で特徴を抽出することができるディープラーニングの手法です。彼氏・旦那さん、彼女・奥さんのLINEの相手が気になるという方の参考になれば嬉しいです！ 別に覗こうと思ったわけではない・・・ でも、カフェで不意に彼氏のスマホの画面が目に入ることだってあるだろう。 LINEの内容が目に入ってしまうこともあるだろう。 もちろん、彼氏のことを疑っているわけではないのだ。 しかし、たまたま目に入ったLINEが微妙な内容だった場合、どうしてもその相手が気になってしまう。そのLINEの相手が「おじさん」であれば全く問題ないのだが、もし「女の子」だったら…と考え出すと夜も眠れなくな
Chainerでファインチューニングするときの個人的ベストプラクティス - Qiita
メリークリスマス！！！！ @tabe2314です。 この記事では、明日から使えるChainerテクニックとして、既存モデルをファインチューンして新しいモデルをつくる際の個人的なベストプラクティスを紹介します。 ファインチューニング ニューラルネットを学習するために、別の問題、別のデータセットで学習済みのモデルのパラメータをコピーして、それを新しいニューラルネットのパラメータの初期値として使うことをファインチューニングといいます。 典型的なケースとして、一般物体認識のデータセットであるImageNetで学習したネットワークを物体検出やSemantic Segmentationといった別の問題に使用するといった例があります。 一般的にDeep Learningでは大量の学習データが必要とされていますが、あらかじめ（大量のデータで）学習したモデルを初期値として使いファインチューニングすることで、
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