これまでとちょっと違う。書いてもよいPyTorchのloss関数はデフォルトでミニバッチのサンプルあたりの平均lossを返す仕様になっている(size_average=True)。割ってサンプルあたりの平均lossを求めている。割っても同じだと思う。http://pytorch.org/docs/master/nn.html?highlight=loss#crossentropylossこの関数は最終的にバリデーションデータで最高精度が出たエポックのモデルを返す学習率のスケジューラやベストモデルの保存方法も参考になる!(あとでまとめよう)この訓練ループの書き方は確かにエレガントなんだけど初見でわかりにくいなあ。重複があっても別々の関数にするほうが好みかも。convnet)学習済みの大規模なネットワーク(今回はResNet)の出力層部分のみ2クラス分類になるように置き換えて、重みを固定せずに新規データで全層を再チューニングする。