一次元畳み込みニューラルネットワークとハイパラ探索 - ころがる狸

機械学習の分野で最も有名なモデルに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれるものがあります。2012年にCNNが画像認識処理において卓越した性能を示したことで科学や生活の在り方は大きく変わりました。この手法は画像（2次元データ）のみならず波形のような1次元データに対しても転用可能です。本記事では、スマートホンのセンサから取得した人の行動波形に関する畳み込みニューラルネットワークのPyTorchによる計算方法を紹介します。またOptunaを用いたハイパーパラメータ探索によってハイパーパラメータの探索やその重要度評価が可能となります。計算手順を追ってみていきましょう！ 学習用データ プログラム説明 結果の分析 終わりに 学習用データ 学習用データには、スマートホンのセンサーから取得した人間の行動データとその時の実際の行動（歩行、階段を上る、階段を下る、座る、起立する、横たわる）に対応し

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"CNN: 画像（2次元データ）のみならず波形のような1次元データに対しても転用可能 / 行動データには加速度計とジャイロセンサから取得した9通りの波形 + 9チャネルの1次元データから6通りの行動様式を予測" 2021