ここを2クラスを出力する置き換えればアリとハチの分類に使える。2)print(model_ft)置き換えるのは新しいレイヤを作成して代入するだけなのですごく簡単にできる。out_features=2))2クラスになってる!あとはこれまでと同様に普通に学習するだけ。extractor)先ほどは重みを固定せずにResNet18の全レイヤの重みを更新対象にしていた。Fine-tuningする場合は学習済みの重みを壊さないように固定した方がよいケースもある。パラメータ更新の対象として残りのレイヤの重みはすべて固定してみた。固定したパラメータ含めて全部渡そうとするとエラーになるbackwardの勾配計算はネットワークの大部分で計算しなくて済むため前に比べて学習は早い(CPUでも動くレベル)。先ほどは92%だったので少しよくなった!今までいろんなデータセットでFine-tuningを試してきたけど重みを固定したほうがよいか、固定しないほうがよいかはデータによってまちまちなのでいろんなパターンを試した方がよさそう。最後に分類結果を可視化して終わりにしよう。returnvisualize_model(model_ft)(T_T)学習はGPUマシンで結果の可視化や分析は手元のCPUマシンでということはよくあると思う。上のように指定すればOK。次回からさまざまな公開画像データを使ってFine-tuningする例をやってみます。(CelebA)今回はDCGANをCelebAのデータで試してみた。Network今回は畳み込みニューラルネットワーク。»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。)はてなブログをはじめよう!aidiaryさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。