AIモデルのフォーマット変換プロセス
機械学習フレームワークを使用する際、学習環境と推論環境が異なる場合があります。たとえば、画像認識モデルをCaffeで学習したものの、本番環境ではTensorFlowで推論を行うといったケースです。
このような状況に対応するために、異なる学習フレームワークで作成されたモデル間の相互変換が求められます。モデル変換には主に「直接変換」と「規格化変換」の2つのアプロー ...
5月17日 21:13 投稿
ロジスティック回帰における評価指標：ROC曲線とAUCの詳細解説
基本的な定義以下の用語は、分類問題における予測結果の評価に用いられます：真正陽性（TP）：実際には正例であり、かつモデルが正例と予測した場合偽陽性（FP）：実際には負例だが、モデルが正例と予測した場合偽陰性（FN）：実際には正例だが、モデルが負例と予測した場合真正陰性（TN）：実際にも負例であり、モデルも負例と予測した場合真正陽性率（TPR）（再現率）は ...
5月17日 10:27 投稿