monochromeganeのブックマーク / 2017年1月16日

転移学習 / Deep Features [TensorFlowでDeep Learning 12] - Qiita

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テクノロジー

(目次はこちら) はじめにこれまでの記事で見てきた、Deep Neural Networks / Convolutional Neural Networks では、精度を高めるために中間層を増やすと、それに伴い、パラメータ数も多くなり、それを学習するためにさらに多くのデータが必要とされる。画像認識のコンペティションなどで上位に来るようなものは、複数のGPUを利用したとしても、当然のように学習に数週間以上かかっている。正直、こんなに時間がかかるものなんて、頻繁に学習したくない。カテゴリ識別において、たとえば、カテゴリを1つ追加したくなった時、また数週間待つんだろうか？？嫌だ。こんなときに用いられるのが、転移学習 (transfer learning) / 深層特徴 (deep features)である。転移学習 (transfer learning) / 深層特徴 (deep fe