Perl 6、ついにリリース | スラド デベロッパー
Perl 6 Advent Calendarは24日、Perl 6のリリースをアナウンスした(Perl 6 Advent Calendar - Day 24、 Phoronixの記事、 6gutsの記事)。 2000年に言語の完全な刷新を目指して開発が始められたPerl 6だが、開発は遅々として進まず、15年の時を経てようやくリリースにこぎつけたことになる。Perl 6 Advent Calendarでは、まだ15歳の子供なので未完成な部分もあるが、今後数年の間により速く効率的になるとしている。Perl 6は「Advent(アルファ版)」「Birthday(ベータ版)」のように祭りや祝い事の名前が付けられており、リリース版は「Perl 6 Christmas」とのこと。 このPerl 6について、あるAnonymous Coward 曰く、 現時点でWindows用のインストールパッケージ
Chainerでファインチューニングするときの個人的ベストプラクティス - Qiita
メリークリスマス！！！！ @tabe2314です。 この記事では、明日から使えるChainerテクニックとして、既存モデルをファインチューンして新しいモデルをつくる際の個人的なベストプラクティスを紹介します。 ニューラルネットを学習するために、別の問題、別のデータセットで学習済みのモデルのパラメータをコピーして、それを新しいニューラルネットのパラメータの初期値として使うことをファインチューニングといいます。 典型的なケースとして、一般物体認識のデータセットであるImageNetで学習したネットワークを物体検出やSemantic Segmentationといった別の問題に使用するといった例があります。 一般的にDeep Learningでは大量の学習データが必要とされていますが、あらかじめ（大量のデータで）学習したモデルを初期値として使いファインチューニングすることで、実際に解きたい問題に関
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