出きたてホヤホヤ！最新オプティマイザー「AdaBelief」を解説！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ 【2020決定版】スーパーわかりやすい最適化アルゴリズム -損失関数からAdamとニュートン法- ついにAdamを超えた！最新の最適化アルゴリズム「RAdam」解説 新たな活性化関数「FReLU」誕生&解説！ 2019年最強の画像認識モデルEfficientNet解説 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ SGD+Momentum(緑)とAdam(赤)とAdaBelief(青)の比較。青が一番早く収束していることがわかります。 "AdaBelief Optimizer: Adapting Stepsizes by th
PyTorchで学習したモデルをOpenCVで使う - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
以前、Keras+Tensorflowで学習したモデルをOpenCVで推論に使用する方法について解説したことがありました。 run Keras model on opencv from Takuya Minagawa www.slideshare.net OpenCVにはDNNモジュールという畳み込みニューラルネットワークを使用するための機能があります。ただこれは主に推論用で、学習のためには別のディープラーニングフレームワークで作成したモデルを別途読み込む必要があります。 OpenCVはTensorflowやCaffe等いくつかのフレームワークをサポートしているのですが、前回は初学者にも使いやすいだろうという理由でKears+Tensorflowのモデルを選択しました。なお、OpenCVはTorchはサポートしてますがPyTorchはサポートしてませんでした。 しかしながら、OpenCVは
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Tensorコアを使った PyTorch の高速化について
