収束が速く、accuracyも良い傾向が続きました。(各モデルでベストの正解率を記録した試行のログを採用)通常は各エポック毎にテストデータでの評価はしないですが、今回の検証ではテストデータについてもエポック毎の正解率を計測しました。annealingで250epoch程度学習しています。使って、このモデルを超えられるか試してみたいと思います。ほうが良い結果になる場合もあるため、追加で検証を実施しました。設定した場合についても試してみました。その他の設定については、初回検証時と合わせています。0にすることで、正解率が改善しています。AdaBound(final_lr=0.1)より良い正解率となっています。変更することで、正解率が改善しており、AdaBound(final_lr=0.5)が最も良い結果となりました。良い結果となりました。3をarm64で起動してdockerを利用する記事を読むReactでストップウォッチを作ってみたReactで簡単なストップウォッチを作ってみました。これまでgitを複数環境から使用する場合にリポジトリをclone...記事を読むhubotからRedisにアクセスするhubot経由でRedisへの簡易なアクセスを可能にするhubot-scriptを書きましたので、誰か使う人がいるかもと思いご紹介します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。