ChainerでDeep Learningをしない（SfMからSLAMまで） - QiitaChainer Advent Calendar 2017の7日目です。 はじめに みなさん、Deep Learningしてますか？正直Deep Learningって疲れますよね。パラメータチューニングの毎日、下がらないLoss、過学習するモデル、スタープラチナに殴られたようなGANで生成された大量の顔。 そんな鬱憤を晴らすべく、今日はChainerでDeep Learningをしない、という記事を書きます。 Computer Visionの多くの問題は、何らかの最小化問題として定式化されます。最小化する際は、殆どの場合は式を立て、微分し、最適なパラメータを求めます。そこには大きな問題があります。 微分めんどい 微分が複雑・・・式が複雑だと計算間違える・・・手法を変更するたびに微分しなくてはいけない。そんな問題を解決する凄いライブラリがあるのです。そう、Chainerです。Chainerでは
