ML Engineでサーバーレス転移学習 - Qiitaディープラーニングの画像識別は今日では広く認知されているものの、あまり事例が出てこないのはデータ数が膨大に必要である事と、それに伴って学習が長時間になるのが原因ではないかと思います。 そんな課題をクールに解決してくれるのが転移学習です。 転移学習はネットワークの全てをまっさらな状態から学習するのではなく、学習済みのネットワークの一部のみを学習し直す事で、データ数も時間も少なく精度の高い結果を得られる手法です。しかし学習と運用の面ではまだ面倒な事がたくさんあるため、ここではML Engineを使って簡単に転移学習を実現する方法を紹介します。 本記事はNotebookにまとまっています。 Kerasを使った転移学習 転移学習は前述の通り学習済みのネットワークが必要となります。TensorFlowでも一部の方が公開されていますが、デフォルトで且つ簡単に利用できるという点ではKerasが一番おすす
