Stable-Diffusionの学習設定まとめ｜gcem156
なんか学習設定について、よく分からんけどデフォルト！とかよく分からんけどこうしてみたらうまくいった！みたいな感覚で議論されていることが多い気がするので、学習設定についてまとめてみようと思います。機械学習のこと知らん人にも分かるようにするはずの記事でしたが多分そうなってないです。間違いもあると思いますが、私の記事が間違っていたとしても、悪いのは私よりも頭がいい人が分かりやすい説明をしないせいであって私のせいではありません。 機械学習の簡単な説明機械学習が分からない人にも！と思って難しい用語を避けようとしてみましたが、誤差逆伝搬のことをフィードバックって言いかえたところで分かりやすくなっているのでしょうか？ 機械学習はモデルの数値を学習データに合うように少しずつ調整していく作業です。なぜ少しずつかというと、機械学習では改善する方向はなんとなくわかるけど、最適な数値の位置は分からないからです。位
講義資料 – 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター
本ページで公開している講義スライドはすべてCC-BYです（〈参考資料〉は除く）． 編集可能なPowerPointファイル（無償, CC-BY）が必要な場合や，今後改訂したときに連絡が必要な場合は，下記までご連絡ください（PPTは100以上の大学等へ提供済みです． お気軽にどうぞ）． 連絡先：mds-lecture-slides@human.ait.kyushu-u.ac.jp （内田（センター長）・福冨（センター秘書）） スライド内容について間違いがあった場合も，上記連絡先にご連絡いただけると，大変に助かります．（修正の上，改訂版を随時アップロードいたします．） データサイエンス概論Ⅰ＆Ⅱ（2024/10/18版．夏休み中の3日間での集中講義を予定．2023年度からは，高年次基幹教育科目「データサイエンス総論Ⅰ&Ⅱ」としても開講予定．なお，電気情報工学科「データサイエンス序論」とほぼ同一内
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