畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する ーResnetを題材にー - Qiita
今更ながら、畳込みニューラルネット（CNN）の基本技術を比較します。 やりたいことは、どの技術が一番効果があるのか数値化します。 以下の流れでやっていきます。 （基本のCNN） → （Resnetの各技術を追加していく） → （+最先端技術） 基本のCNNに、Resnetに出てくる技術を追加しながら、分類精度の上昇幅を比較します。 コードはkerasで書いています。 Resnetとは 2015年に登場したモデルで、層を飛ばす仕組みを作ることで、深い層を作っても 学習可能なモデルとなりました。ディープラーニング業界では、斬新なアイデアで 革命を起こしました。 詳しくは以下の記事をご覧下さい。 https://qiita.com/koshian2/items/343a55d59d8fdc112661 データのダウンロード 使うデータはCIFAR-10です。これは、32×32サイズの画像が入った
畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する ー音でもやってみたー - Qiita
前回の投稿では、多くの皆様から「いいね」を頂きました。 この場を借りて御礼申し上げます。 前回は画像ファイルでしたが、音ファイルでもやってみたいと思います。 やりたいことは、音ファイルでどの技術が一番効果があるのか数値化します。 以下の流れでやっていきます。 （基本のCNN） → （3つの技術を追加していく） 基本のCNNに、3つの技術を追加しながら、分類精度の上昇幅を比較します。 コードはkerasで書いています。 画像ファイルと同じ結果になるのか？ 乞うご期待！ データのダウンロード 使うデータはESC-50です。 これは、人の音声や自然界の音を集めたデータで、50個のラベルが付与されています。 データの前処理 音の生データは波になっています。 import librosa import pandas as pd import os # define directories base_
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