自称ASIC設計者です。どなたかkaggle一緒に出ましょう。2017-06-26chainerでVAT(準教師学習)準教師学習とは一部のデータにのみ正解ラベルがつけられていて、残りはラベルがないという状態で、学習を行うことです。ディープラーニングに必要な1クラスあたり数千のラベルを用意するのは大変なので、準教師学習の応用範囲は広いと考えています。全てのデータセットにラベルがついてる場合でも準教師学習の手法を導入することによって性能が上がる場合があります。Training)を使ってみます。VAT?導入が非常に楽で、そこそこ性能がいいからです。Networkの方が上です。GitHubのパクってみます。trainerを使ってみます。前準備(必要な関数の宣言)パクリ元から持ってきます。y2)classの変更まず、VAT学習ができるクラスを用意します。self.eps)alexnetにVATLossClassifierを継承させます。実際にはモデルの形に依存せずVATを適用することができます。halexnetを継承して、ラベルがないときにもlossが吐けるようにします。trainerを使う場合、updaterを変更して、VAT学習に対応させます。optimizer.zero_grads()以上で、準備はおしまい。後はtrainerにVATUpdaterを食わせて通常通り、trainer.run()するだけです。一部のデータのみラベルが存在する場合、__init__を編集して、2つのデータセットに対して別々のイテレーターを設定することで、準教師学習を実行できます。designerを使ってchainerのコードを生成してみる皆さんこんばんは。2017の9日目の記事...2017-10-01【Python】jsonで自作クラスを含んだデータをシリアライズ/デシリアライズするオブジェクトをファイルに保存したい時、JSON便利ですよね。Learningモデルのハイパーパラメータチューニングを自動化してみ...ディープラーニングは各層の種類、活性化層の種類、オプティマ...2015-12-30chainerで気軽にスケールできる事前学習器付きニューラルネット生成のためのコードを書きました。»プロフィールid:segafrederverilog書いたり、でもPythonが好きだったり、そんな人の日記。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!segafreder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。