小さなデータセットで良い分類器を学習させるとき - Qiita

ディープ・ラーニングの進化で、画像の分類はもはやコモディティに近い状態になりました。画像分類を作るためのチュートリアルやブログはいくらでもありますし、AutoMLのように、もはや分類器は自動生成するもの、という見方もあります。 多くの人がディープ・ラーニングの画像分類器を作ろうとしたとき、チュートリアルやブログを参考にすればすぐにできます。 その後自分の身の回りに応用しようとするとき、画像サンプルを作るのに苦労して、結局あまり多くないサンプルでトライすることもあると思います。そのとき、あまりうまく認識率が上がらないことに悩むことがあるかと思います。かなり以前の個人的な経験では、クラスあたり1,000~2,000枚用意してもその時はそれほどうまく行きませんでした。 Google’s Cloud AutoMLも使ってみました。少ないデータでもうまく学習してくれるのではないか、そう期待して試して

[elu_18]

小さなデータセットで良い分類機を学習させるとき on @Qiita 学習済みモデル無しでも数値上良く、そして役に立たない…そんなモデルに費やす時間は無いので、どれだけ何が必要かまとめてみました。mediumにも同じ内容で初