fast.aiで小さなデータセットを学習させたとき

前回の記事「小さなデータセットで良い分類器を学習させるとき」では、Kerasを使った実装で下記を紹介しました。 本の写真を使った小さなデータセットを作成。 このデータセットをどうしたらよく学習させられるか、ImageNet学習済みモデルの転移学習、Augmentationを使った場合の比較。 AutoMLとの簡単な比較。 今回は、実践的な講座で知られるfast.aiライブラリを利用して、講座のTutorialで紹介されるエンジニアリングが適用できるのかを試してみました。 結論から言うと、適用できましたがチューニングに苦労しました。この記事では、下記をご紹介します。 fast.aiの極めて小さなデータセットへの適用例。 講座ではResNet34をCAMで可視化していますが、ここではVGG16を可視化。 チューニングで経験した苦労。 1. fast.aiについて fast.aiは現在PyTor