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機械学習によるギター画像の分類 その２ - Qiita
サマリ ギター画像の分類モデルの学習データに対して意図的にノイズを加えることで、分類の安定性を改善した。 動作環境等については、前回投稿 機械学習によるギター画像の分類 その１ を参照ください。 2017/10/23追記： 本投稿の内容は、Cutout1 / Random Erasing2という手法と類似のものだそうです。 2018/02/25追記： ノイズ付与による誤識別の誘発は、敵対的摂動と呼ばれ、活発に研究されているようです。 本記事のトピックは単に『汎化性能が低くて困ったな』的な話ですが、敵対的摂動の研究では、もっと巧みな騙し方や、それから守るための方法（ロバスト化）について、主にセキュリティ的な観点から議論されています。 敵対的摂動に関しては、大変良いまとめが公開されていたので、リンクしておきます。 課題 前回投稿のチャレンジでは、入力画像へのわずかな落書きで分類予測結果が全く変
ps コマンドの %CPU がどのように計算されるかソースを追う - hibomaの日記
ps auxf を実行すると %CPU というカラムに CPU使用率 が表示される 見慣れた数値ではあるが、そもそも この数値はどういうロジックで計算されているんだったかな … と疑問が湧いた man を調べる man 1 ps では次のように説明されている %cpu %CPU プロセスの cpu 使用率は "##.#" というフォーマットである。 現在のところ CPU 使用率は、プロセスの生存期間中に 実行に利用した時間のパーセンテージで表される。 これを全部足しても 100% になることは (よほど幸運でなければ) ない。 (別名 pcpu)。 man は便利だが、今回は実装を知りたいのでソースを追うことにする ソースを追う 同じようなテーマを調べたブログは他にもあるかもしれないが、自分の中で手順を整理するためにも イチから書いてみよう。ソースの解説ではないので、ご了承を。 ディストリ
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