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『qiita.com』

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  • Kerasを勉強した後にPyTorchを勉強して躓いたこと - Qiita

    3 users

    qiita.com/takurooo

    概要 DeppLearningのフレームワークで最初にKerasを勉強した後に、Define by RunのPyTorch勉強してみて躓いたポイントをまとめてみる。 この記事の対象読者 Kerasの次にPyTorchを勉強してみようと思っている人。 はじめに 今回いくつか挙げている躓いたポイントはPyTorchに限らないものがある。またKerasといえばバックエンドはTensorFlowのものを指す。バックエンドがTensorFlowでない場合は話が当てはまらないものもあるので注意。 今回挙げたポイントは以下の5つ 1. Channel First 2. GPUへの転送 3. CrossEntropyがSoftmax+CrossEntropyになっている 4. CrossEntropyがone-hot-vectorに対応していない 5. 学習と評価を区別する 以下、各ポイントの詳細について

    • テクノロジー
    • 2019/08/05 16:15
    • Kerasでデータ拡張(Data Augmentation)後の画像を表示する - Qiita

      4 users

      qiita.com/takurooo

      2019/07/24更新内容 KerasのImageDataGeneratorの出力を簡単に確認できるGUIツールを作りました。 https://github.com/takurooo/Keras_DataAugmentationSimulator 概要 KerasのImageDataGeneratorクラスが生成する画像ファイルを表示してみて、設定パラメータによってどんな画像が生成されるのか確認してみる記事。 ImageDataGeneratorはデータ拡張を行うためのクラスで名前の通り画像に関する処理をしてくれる。 データ拡張(Data Augmentation)とは 機械学習を実際にやってみようと思うと学習データ集めに苦労する。学習データが少ないと過学習(Overfitting)が起きてしまい汎化性能(未知のデータに対する性能)がでないと言われている。 この問題を緩和するために使われ

      • テクノロジー
      • 2019/06/01 22:36
      • PyTorch transforms/Dataset/DataLoaderの基本動作を確認する - Qiita

        3 users

        qiita.com/takurooo

        概要 PyTorchの前処理とデータのロードを担当するtransforms/Dataset/DataLoaderの動作を簡単な例で確認する。 この記事の対象読者 これからPyTorchを勉強しようとしている人 PyTorchのtransforms/Dataset/DataLoaderの役割を知りたい人 オリジナルのtransforms/Dataset/DataLoaderを実装したい人 前置き DeepLearningのフレームワークではだいたい以下のような機能をサポートしている。 データの前処理 データセットのロード モデル構築 ロスの計算 オプティマイザによる重みの更新 この中で「データの前処理」と「データセットのロード」は自分達の環境によってカスタマイズすることがよくあるので、フレームワークがどのような機能をサポートしているのかを把握することが実装の効率化に繋がる。 今回はPyTor

        • テクノロジー
        • 2019/05/24 00:51

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