【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：1から作るCNN編 - ニートの言葉

こんにちは、あんどう（@t_andou）です。 前回から、少ないデータで効率よく学習させるfinetuningの記事を翻訳していますが、今回は全3回中の第2回です。 全3回の予定 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ークを作ってみる（<-今回はここ） 学習済みネットワークを流用する 前回の記事はこちら andoo.hatenablog.com 前回は学習に使うデータの準備を行いました。 今回は小さな畳み込みニューラルネットワークを1から作って、前回準備したデータを学習させてみます。 小さなCNNを0から作る：40行のコードで80%の正解率 画像のクラス分類器にふさわしいツールは畳み込みニューラルネットワーク（以降CNN）です。それでは最初の一歩として、犬・猫のデータを学習させてみましょう。 今回は少ない画像で学習を進めますので、一番の懸念点は過学習でしょう。

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その2を公開しました