Chainerで転移学習とファインチューニング（VGG16、ResNet、GoogLeNet） - Qiita画像系の深層学習では、学習済みモデルの重みを利用する「転移学習」や「ファインチューニング」と呼ばれる手法がよく利用されます。 転移学習: 学習済みのモデルから特徴量を抽出すること ファインチューニング: 学習済みモデルの重みを使って再学習させること どちらも基本的には、ILSVRCなどの画像認識コンペで優秀な成績を収めたモデルのネットワークアーキテクチャを深層学習のライブラリで構築し、公開されている学習済みの重みファイルを読み込ませて利用するという流れで実装します。 Chainerでは、以下の画像認識モデルが、すでに内部で実装されています。 VGG16 ResNet50, ResNet101, ResNet152 GoogLeNet また、これらのモデルに学習済みの重みファイルを読み込ませるための便利な関数が一通り揃っていますので、それらの使い方についてまとめます。 Chainerのバージ
