Yahoo! JAPAN Recall Precision Precision Recall 1 Vol. 26 No. 1 March 2019 grep grep 3 2
ニューラルネットワークモデルの容量と汎化性能について-「Understanding deep learning requires rethinking generalization」を読む- こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 この記事では、Chiyuan Zhangらによる論文「Understanding deep learning requires rethinking generalization」の一部を解説・追試します。 はじめに 今回紹介する論文「Understanding deep learning requires rethinking generalization」はディープラーニングの汎化誤差(=訓練誤差とテスト誤差の差)についての論文です。論文中では、 Randomization tests The role of explicit regulariz
Deep-Learning-based video recognition has shown promising improvements along with the development of large-scale datasets and spatiotemporal network architectures. In image recognition, learning spatially invariant features is a key factor in improving recognition performance and robustness. Data augmentation based on visual inductive priors, such as cropping, flipping, rotating, or photometric ji
Unlike Computer Vision where using image data augmentation is standard practice, augmentation of text data in NLP is pretty rare. Trivial operations for images such as rotating an image a few degrees or converting it into grayscale doesn’t change its semantics. This presence of semantically invariant transformation made augmentation an essential toolkit in Computer Vision research. I was curious i
What is a GAN? Many machine learning systems look at some kind of complicated input (say, an image) and produce a simple output (a label like, "cat"). By contrast, the goal of a generative model is something like the opposite: take a small piece of input—perhaps a few random numbers—and produce a complex output, like an image of a realistic-looking face. A generative adversarial network (GAN) is a
PyTorchのモデルを別形式に変換する方法いろいろ(TorchScript, ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO, Tensorflow, TFLite)機械学習DeepLearningPyTorchONNXTensorRT はじめに 本記事ではtorchvisionのresnet50を題材にPyTorchのモデルを様々な形式に変換する方法を紹介します。たくさんの種類を紹介する都合上、それぞれの細かい詰まりどころなどには触れずに基本的な流れについて記載します。また、変換後のモデルが正常に動作するかなどの確認も行いません。紹介する変換は以下の7パターンです。まさに7変化ですね! TorchScript ONNX TensorRT CoreML OpenVINO Tensorflow TFLite 基本環境 Ubuntu 18.04.3 PyTorch1.6
皆さんこんにちは お元気ですか。私は小麦を暫く食べるだけにしたいです。(畑で見たくない‥) さて、本日は最近勢いのあるモデルのライブラリ(pytorch-image-models)を紹介します。 pytorch-image-modelsとは 通称timmと呼ばれるパッケージです。 PyTorchの画像系のモデルや最適化手法(NAdamなど)が実装されています。 Kagglerもこのパッケージを利用することが増えています。 github.com 従来まで利用していたpretrained-models.pytorchは更新が止まっており、最新のモデルに追従できていないところがありました。 このモデルは例えば、EfficientNetやResNeStなどの実装もあります モデルの検証も豊富でImageNetの様々なパタンで行われているのでこの中で最適なものを選択すると良いでしょう。詳しくはこちら
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