Pythonで理解するディープラーニング入門ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。
Deep Learningの学習の様子を可視化する、fastprogressがすごく良さげ - Qiita
TL;DR fastprogressを使うと、Deep Learningのモデルを学習させるとき自動で色々なものを出力してくれてすごく便利 特にjupyter上で学習を回すときにはとても良さそう 実際にfastprogressを使って学習を回すと以下のような感じになる (fastai/fastprogress: Simple and flexible progress bar for Jupyter Notebook and console より) fastprogressでできること 1エポックごとに、損失関数とかmetricsの値を標準出力に出力させたい 学習の進み具合を示すプログレスバーを、上記の標準出力と喧嘩しない形で表示させたい できればリアルタイムで学習曲線の表示もしてほしい... fastprogressを用いると全部実現可能。 これを使えば、少なくともDeep Learni
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