PythonのDict/OrderedDictの環境依存について
1.7k{icon} {views} PythonのDictionaryは順番が保証されません。なので、Dictionaryの順番を意識したいときは「OrderedDict」を使うというのが教科書的な解決方法でした。しか […]...
note開設のお知らせ
1k{icon} {views} 本日noteを開設いたしました。 https://note.mu/koshian2 これは自分の記事をより多くの方々に読んでいただき、新たな読者の開拓を図るためであります。 当面は既存の […]...
Scikit-learnのROC/AUCのy_predのスケールについて
5.6k{icon} {views} SklearnのROC曲線/AUCスコアのy_pred側のスケールは実は0~1でなくてもよかったという話。0~1以外の値を放り込んでもちゃんと計算できるか確かめてみました。 公式ドキ […]...
ML Study Jamsを全部終わらせてきたのでその感想を書いてみる
6.3k{icon} {views} ML Study JamsというGoogle Cloudが提供している無料の学習プログラムが期間限定でオープンしています。それを全部終わらせてきたのでその報告と感想を書いていきたいと […]...
ディープラーニング=最小二乗法のどこがダメなのか解説する
21k{icon} {views} あるニュース記事で、ディープラーニング=最小二乗法で三次関数なんていう「伝説の画像」が出回っていたので、それに対して突っ込みつつ、非線形関数という立場からディープラーニングの本当の表現 […]...
TPUでも大きなバッチサイズに対して精度を出す
4.2k{icon} {views} TPUでは大きなバッチサイズを適用することが訓練の高速化につながりますが、これは精度と引き換えになることがあります。大きなバッチサイズでも精度を出す方法を論文をもとに調べてみました。 […]...
TPUで学習率減衰させる方法
4.3k{icon} {views} TPUで学習率減衰したいが、TensorFlowのオプティマイザーを使うべきか、tf.kerasのオプティマイザーを使うべきか、あるいはKerasのオプティマイザーを使うべきか非常に […]...
Affinity LossをCIFAR-10で精度を求めてひたすら頑張った話
9.2k{icon} {views} 不均衡データに対して有効性があると言われている損失関数「Affinity loss」をCIFAR-10で精度を出すためにひたすら頑張った、というひたすら泥臭い話。条件10個試したらや […]...
転移学習でネットワーク内でアップサンプリングする方法(Keras)
4.3k{icon} {views} 転移学習でインプットのサイズを揃えなければいけないことがありますが、これをRAM(CPU)上でやるとメモリが不足することがあります。転移学習の重みをそのまま使い、事前にアップサンプリ […]...
TensorFlow/Kerasでネットワーク内でData Augmentationする方法
5.8k{icon} {views} NumpyでData Augmentationするのが遅かったり、書くの面倒だったりすることありますよね。今回はNumpy(CPU)ではなく、ニューラルネットワーク側(GPU、TPU […]...