タグ: TensorFlow

1.1k{icon} {views}KaggleにあったGochiUsa_Facesデータセットを使って、ごちうさキャラの線画の自動着色で遊んでみました。この投稿では訓練の前段階としてTFRecordを作成していきます。 […]...

4.6k{icon} {views} Kerasでモデルの保存するとき、save_weightsの関数をよく使います。しかし、オプティマイザーの値を復元して訓練再開しようとするとかなりややこしいことになります。モデルの値 […]...

3k{icon} {views} TFRecordを自作して、とりあえずCIFAR-10を訓練するための最低限の処理を書きました。なんでもBytesListに格納する方法です。 TFRecordについて TFRecord […]...

2.9k{icon} {views} Byte列を通じてNumPy配列からTensorFlowのテンソルへ変換する方法です。TFRecordで記録したデータを扱う際に役に立つと思われるやり方です。 NumPy配列をByt […]...

4.9k{icon} {views} TensorFlow2.0において、tf.functionを使うと計算が高速化することはよく知られていますが、その代償として入力のshapeが可変の場合に「再トレース」が発生し訓練が […]...

3.1k{icon} {views}ImageNetのValidation精度は論文でよく見ますが、その精度をどのようにして再現するのかがよくわからなかったので書きました。10-Cropをするのが最も簡単な方法です。 I […]...

2.7k{icon} {views} スタイル変換やImage to Imageの損失関数で使われる・Style Lossの実装を詳しく見ていきます。Style Lossの計算で用いているグラム行列の計算方法をTenso […]...

22.7k{icon} {views} Data Augmentationの「なぜ？」に注目しながら、エラー分析をしてCIFAR-10の精度向上を目指します。その結果、オレオレAugmentationながら、Wide R […]...

3.8k{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 […]...

7.9k{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 […]...