Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
少ないデータで画像分類の性能を上げるには
Search
masa-ita
February 21, 2019
Technology
0
380
少ないデータで画像分類の性能を上げるには
CNNを使った画像分類において少ないデータで過学習を抑制し性能を上げる方法を紹介
masa-ita
February 21, 2019
Tweet
Share
More Decks by masa-ita
See All by masa-ita
Ollamaを使ったLocal Language Model活用法
itagakim
1
160
Run Instant NeRF on Docker
itagakim
1
2.3k
3D Clustering and Metric Learning
itagakim
0
350
Cloud TPUの使い方〜BigBirdの日本語学習済みモデルを作る〜
itagakim
0
680
多言語学習済みモデルmT5とは?
itagakim
1
710
AWSのGPUを安く使ってTensorFlowモデルを訓練する方法
itagakim
0
370
最近の自然言語処理モデルの動向
itagakim
1
570
ディープラーニングで芸術はできるか?〜生成系ネットワークの進展〜
itagakim
0
340
AWSとTerraform初心者がやってみたこと
itagakim
1
480
Other Decks in Technology
See All in Technology
ViteとTypeScriptのProject Referencesで 大規模モノレポのUIカタログのリリースサイクルを高速化する
shuta13
3
210
AI時代の発信活動 ~技術者として認知してもらうための発信法~ / 20251028 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
1
100
20251024_TROCCO/COMETAアップデート紹介といくつかデモもやります!_#p_UG 東京:データ活用が進む組織の作り方
soysoysoyb
0
120
OSSで50の競合と戦うためにやったこと
yamadashy
3
1k
ラスベガスの歩き方 2025年版(re:Invent 事前勉強会)
junjikoide
0
300
IoTLT@ストラタシスジャパン_20251021
norioikedo
0
140
GraphRAG グラフDBを使ったLLM生成(自作漫画DBを用いた具体例を用いて)
seaturt1e
1
150
だいたい分かった気になる 『SREの知識地図』 / introduction-to-sre-knowledge-map-book
katsuhisa91
PRO
3
1.4k
20251029_Cursor Meetup Tokyo #02_MK_「あなたのAI、私のシェル」 - プロンプトインジェクションによるエージェントのハイジャック
mk0721
PRO
0
350
CNCFの視点で捉えるPlatform Engineering - 最新動向と展望 / Platform Engineering from the CNCF Perspective
hhiroshell
0
140
Oracle Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
0
370
SCONE - 動画配信の帯域を最適化する新プロトコル
kazuho
1
390
Featured
See All Featured
Music & Morning Musume
bryan
46
6.9k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.2k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
10
890
Done Done
chrislema
185
16k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
253
22k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.5k
Transcript
" "
PYTHON'&IN# RESTART#5 2019/2/23 !$%
GOOGLE COLAB
60? • 2C0?%"' A@/"!3>.6 - "! ,8 •
%"' A@/"! =B5:< D. :< • %"'#&$!49A@/"! 7 )(*+ • cf. A@0?1;
/% -* " ) " ' ,
#+ -* &$# &$.# (+ !
)#/ & • ( • .- •
4" !2 • %0" + , %*", L1/L2%0" • 13$ ,' https://towardsdatascience.com/deep-learning-3-more-on-cnns-handling-overfitting-2bd5d99abe5d
• 6"(! + 1-37. $) • Keras
Dropout:% *4 • 2/, 9508 &'# https://keras.io/layers/core/#dropout
"BATCH NORMALIZATION • & #"% ' • Keras keras.layers.BatchNormalization()
• Google! $
L1/L2 /7* • 64(0"!$ +, #1 "!"8-&) •
2/7*kernel_regularizer • 3.*/7*activity_regularizer • Keras'5 /7*(0 • L1/7*keras.regularizers.l1(p) • L2/7*keras.regularizers.l2(p • 9%Elastic Netkeras.regularizers.l1_l2(l1=p1, l2=p2) https://keras.io/regularizers/
GOOGLE COLAB
@> • 15 04 #%' • 9B3* $' • KerasImageDataGenerator2,)!CA-&<8
• 0/F6%. width_shift_range, height_shift_range • D(+=brightness_rangeE%:?shear_range • zoom_range "channel_shift_range • 0/F6%.7;horizontal_flip, vertical_flip https://keras.io/preprocessing/image/#imagedatagenerator-class
GOOGLE COLAB
2?5%!$- • #!$E@0 )#," *& +(6!$ • /=+',9 :B;A ImageNethttp://www.image-
net.org/ ILSVRC2012."$:B1203D1000+ E@0 7 • KerasXceptionVGG16VGG19ResNet50InceptionV3 InceptionResNetV2MobileNetDenseNetNASNetMobileNetV2 C >41<8 https://keras.io/applications/
8H; %:6-4 • CLO' • 8H; %(1P>KA,3CLGO' "$9?
• '3 CLGB %,350* 8H) • DF8H • =I/ 8H; %2 %<> MJ ) • !&#& • DF8H.8H; %'3@1+50* N7E
LOQ+)8; • !A%.( ON29 +)6B • IJ@>229R51 G
+): ?C =D • HIJ@29R5 1% 7E@=D : ?C99% • 4<3 +)KF $,'0-/0�*'0 -/0&OQ+) 4<M • LOQ+)>P"