Convolutional Neural Networksにおける主要なテクニックの概要
目次
畳み込みニューラルネットワークにおける主な課題
データ拡張
ドロップアウト
正則化
学習率減衰
転移学習による微調整
畳み込みニューラルネットワークにおける主な課題
過学習はモデルが訓練データに過度に依存し、テストデータでは性能が低下する現象です。これはネットワーク構造が複雑で、トレーニングデータ量が限られている場合に特に顕著になります。局所的な ...
9月17日 05:31 投稿
ドロップアウト正則化の仕組みと活用法
ドロップアウト正則化の仕組みと活用法
ディープラーニングモデルの学習において、過学習はよく起こる問題です。訓練データでは高い精度を示すにもかかわらず、テストデータや新しいサンプルでは性能が急激に低下する場合、そのモデルは過学習している可能性があります。この課題に対処するため、研究者たちはさまざまな正則化手法を提案しました。その中でも、シンプルか ...
9月15日 19:16 投稿