なぜ教師あり学習でバリデーションセットとテストセットを分ける必要があるのか？ - Qiita
どうも。最近 Coursera で機械学習のコースを受講している @QUANON です。 概要 教師あり学習のデータセットには、 トレーニングセット (training set) バリデーションセット (validation set) 使用しない場合もある。 テストセット (test set) があります。しかし、バリデーションセットとテストセットの違いが未だによく分からない、あるいは、なぜテストセットだけでなくバリデーションセットも必要なのかがピンと来ていないので、調べてみました。 バリデーションセットの役割 トレーニングセットを使って分類器を訓練した後で、その分類器のハイパーパラメータをチューニングするために使用します。様々なハイパーパラメータについて、同じトレーニングセットを使って訓練した後で、さらに同じバリデーションセットを使ってそのパフォーマンスを計測します。そして、最もパフォー
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
Kerasで学ぶ転移学習
前回記事では、KaggleのFacial Keypoints Detectionを題材にして、単純なニューラルネットワークから転移学習まで解説しました。 事前に学習した重みを読み込んだ後、全ての層で学習するのではなく、一部の層をフリーズさせることもできるという話を最後に少しだけしました。ちょうどその後、転移学習について詳細に解説しているKerasの公式ブログ記事が公開されましたこともあり、今回はこの記事を参考にしつつ、転移学習をメインに解説していきます。間違いがあれば指摘してください。今回もFacial Keypoints Detectionのデータを使って解説していくので、前回記事も是非合わせて読んでみてください。 また、Keras 1.0.4が公開されたのでまだの人はアップデートしておくと良いかと思います。 目次 転移学習 可視化 全結合層のみ学習（前回モデル） 全結合層+一部の畳み込
リバストのブログ Deep Learningの概要
これからDeep Learningの開発環境を導入していきますが、その前にDeep Learningについて簡単に説明します。Deep Learningは、日本語では深層学習と呼ばれている機械学習の研究分野の一つで、データを高次に抽象化するための多階層なモデルを学習する技術の総称です。 機械学習の枠組みには、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習および強化学習があります。 （引用元強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 実践で学ぶ教科学習） これらの機械学習の方法は、入力（質問）として数値ベクトルを前提にしています。そのため、機械学習の枠組みを、画像認識などに応用するためには、それぞれの応用に合わせてデータをベクトルに変換する必要があります。このデータからベクトルへの変換のことを特徴抽出と呼びます。この特徴抽出は、それぞれの応用に関する専門的な知識が必要なため、画像
イエロー・マジック・オーケストラ - Wikipedia
イエロー・マジック・オーケストラ （英: Yellow Magic Orchestra）は、日本の音楽グループ。1978年に結成。通称、Y.M.O.（ワイ・エム・オー）。 メンバー[編集] YMOは、元々はコンセプトバンドとして構想されたものであり、細野はメンバーの人員構成は流動的にする考えを持っていた[2]が、ライヴなどでサポートメンバーを迎えることはあってもYMOのメンバー自体は結成からメンバー死去までこの3人である。 下記の担当パートについては主に演奏されるものであり、一部のレコーディングやライヴ、テレビ番組ではこれら以外のパートを担当することもあった。坂本龍一は、ライヴでドラムスを披露する曲もある。 細野晴臣（エレクトリックベース・シンセベース・コーラス） エイプリル・フール、はっぴいえんど、ティン・パン・アレーを経て、YMOを結成。YMOのリーダー・プロデューサーであり、シンセサ
ImageNet
ImageNet is an image database organized according to the WordNet hierarchy (currently only the nouns), in which each node of the hierarchy is depicted by hundreds and thousands of images. The project has been instrumental in advancing computer vision and deep learning research. The data is available for free to researchers for non-commercial use.
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