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【SAM】最新オプティマイザーで画像分類の精度検証! - ころがる狸
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【SAM】最新オプティマイザーで画像分類の精度検証! - ころがる狸
みなさんご無沙汰しております、Dajiroです。久しぶりのブログ投稿です。ここ半年ほど、データベースやA... みなさんご無沙汰しております、Dajiroです。久しぶりのブログ投稿です。ここ半年ほど、データベースやAPI、AWSの勉強で忙しかったのですが、ようやく機械学習に帰ってこれました。今回の記事では、最新のオプティマイザであるSAM(sharpness aware minimization)を使った画像分類の精度検証を行ってみたいと思います! 本技術は、昨年の12月にarxiv上でGoogleチームによって報告された手法で、画像分類のタスクにおいて従来手法を上回る予測精度を示したことで大きな注目を集めています。従来のオプティマイザとの大きな違いは、モデルのパラメータを探索する際にパラメータ空間における「フラットさ」を見ている点にあります。これにより、高い予測精度を発揮するとともにノイズに対する頑健性も強化することに成功したと報告しています。 それでは、詳細な内容と精度検証に移りましょう。と、そ