セットに無作為に分割します。イメージの数が次のようになります。ネットワークを作成します。用途に最適なネットワークを選択することは、経験的解析が必要であり、別のレベルのハイパーパラメーター調整です。アーキテクチャを試すことができます。内のクラスはバランスがとれていません。学習を改善するために、クラスの重み付けを使用してクラスのバランスを調整することができます。ラベルのカウントを使用して、中央頻度クラスの重みを計算します。使用してクラスの重みを指定します。使用されるハイパーパラメーターを指定します。...学習率には区分的なスケジュールが使用されます。これにより、ネットワークはより高い初期学習率で高速に学習することができる一方で、学習率が低下すると、局所的最適値に近い解を求めることができます。パラメーターを設定することによって、すべてのエポックで検証データに対してネットワークのテストが行われます。設定されており、検証精度が収束すると学習が早期に停止します。これにより、学習データセットに対するネットワークの過適合を防ぎます。使用して、学習中のメモリ使用量を削減します。メモリの量に応じて増減させることができます。一時的な場所に設定されています。チェックポイントを保存できます。システム障害や停電で学習が中断された場合に、保存したチェックポイントから学習を再開できます。チェックポイントを保存するのに十分なスペースがあることを確認します。ディスク領域が必要です。データ拡張データ拡張はネットワークの精度を高めるのに役立つため、学習中にネットワークに対してより多くの例を提供するために使用されます。