Zoo)から学習モデルを取得してファインチューニング」「【参考】(マルハナバチ)分類のファインチューニング」について紹介します。■関連する比較ページTensorFlowとCaffeの比較Caffe補足情報4「Caffeのファインチューニング」ディープラーニングライブラリ「Caffe」の画像認識精度を向上させるための「ファインチューニング」について紹介します。「ファインチューニング」とは、初期段階で学習済モデルを使用して学習することにより認識精度を向上させる手法です。基本説明ニューラルネットワークの各ニューロンの閾値は、最初は初期値で設定されています。学習していくに従って、各ニューロンの閾値は逆伝播によって調整されていきます。この調整により認識精度が高まっていきます。データセット「ImageNet」の学習済モデルを物体検出などの認識処理に活用します。学習済みモデルは、認識したい対象と一致するモデルを調達する必要があります。Zoo」から各種学習済モデルを取得できます。公式学習済モデル以下のモデルが用意されています。コミュニティモデル「コミュニティモデル」は、Caffeユーザーが作成したモデルです。多くのモデルが登録されています。■【参考】ファインチューニング概要ファインチューニングについて、コンパクトに解説されています。Zoo」から「VGG16モデル」をダウンロードしてファインチューニングを行なう方法を解説しています。→【Caffe】モデルをダウンロードして利用する■【参考】「マルハナバチ」分類のファインチューニングGPUありのCaffe環境で、「マルハナバチ」の分類を行なうモデルに対するファインチューニングについて解説しています。丁寧に読みやすくまとめられているため参考になります。学習済みのネットワークをマルハナバチ分類にファインチューニング※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。11:38)AI研究プロジェクトなどをサポートする主要なオープンソースAIツールを紹介。統計と線形代数を含む一般的な数学問題の作業を簡素化するように設計されている。reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。著作権は情報提供者に帰属します。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。