タグ: PyTorch

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4k{icon} {views} Swin Transformerを転移学習してみます。1から学習させる場合と異なり、そこまで強いData Augmentationをかけなくても訓練は安定します。訓練済み係数も含め、ti […]...

6.7k{icon} {views} 前回の投稿では、Spectral Noramlizationを使ったGAN「SNGAN」を実装しましたが、それの応用系であるSelf-attention GAN「SAGAN」を実装し […]...

6.6k{icon} {views} GANの安定化のために、Batch Normalizationを置き換えるということがしばしば行われます。その置き換え先として、Spectral Norm、Instance Norm […]...

2.6k{icon} {views} WGANの論文見てたらWeight Clippingしていたので、簡単な例を実装して実験してみました。かなり簡単にできます。それを見ていきましょう。 Weight Clippingと […]...

8.5k{icon} {views} GANの訓練をうまくいくためのTipとしてよく引用される、How to train GANの中から、Generatorの損失関数をmin(log(1-D))からmaxlog Dにした […]...

2.7k{icon} {views} pix2pix HDの論文を読んでいたら「Coarse to fineジェネレーター」という、低解像度→高解像度と解像度を分けて訓練するネットワークの工夫をしていました。pix2pi […]...

3.8k{icon} {views} 学習率の調整は大事です。エポック後に学習率を減衰させる際、現在のエポックを引数として更新後の学習率を返す関数を与えると便利なことが多いです。この操作はKeras,PyTorchどちら […]...

2.6k{icon} {views} PyTorchではmatmulの挙動が特殊なので、思った通りにテンソル積が取れないことがあります。この記事では、基本的な畳み込み演算である「Conv2D」を使い、Numpyのドット積 […]...

4.7k{icon} {views} Google ColaboratoryでTPUが使えるようになりましたが、さっそくどのぐらい速いのかベンチマークを取ってみました。以前やったResNetのベンチマークを使います。 環 […]...