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
TensorFlow研究会 きちんと性能評価 〜にわかと言われないために〜
Search
sergeant-wizard
December 11, 2015
Technology
3
8.4k
TensorFlow研究会 きちんと性能評価 〜にわかと言われないために〜
sergeant-wizard
December 11, 2015
Tweet
Share
Other Decks in Technology
See All in Technology
Engineering at LY Corporation
lycorp_recruit_jp
0
290
第23回Ques_タイミーにおけるQAチームの在り方 / QA Team in Timee
takeyaqa
0
190
20241108_CS_LLMMT
shigashiyama
0
250
株式会社島津製作所_研究開発(集団協業と知的生産)の現場を支える、OSS知識基盤システムの導入
akahane92
1
180
[JAWS-UG金沢支部×コンテナ支部合同企画]コンテナとは何か
furuton
3
340
Forget efficiency – Become more productive without the stress
ufried
0
240
Platform Engineering ことはじめ
oracle4engineer
PRO
8
800
音声×Copilot オンコパの世界
kasada
1
110
LINEヤフー株式会社における音声言語情報処理AI研究開発@SP/SLP研究会 2024.10.22
lycorptech_jp
PRO
2
280
AWS⼊社という選択肢、⾒えていますか
iwamot
2
1.1k
Microsoft Intune アプリのトラブルシューティング
sophiakunii
1
400
QAEチームが辿った3年 ボクらが改善業務にスクラムを選んだワケ / 20241108_cloudsign_ques23
bengo4com
0
590
Featured
See All Featured
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
43
13k
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
202
19k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
341
39k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
404
65k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
243
12k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
PRO
28
8.2k
Being A Developer After 40
akosma
86
590k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
69k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
222
8.9k
Side Projects
sachag
452
42k
Transcript
きちんと性能評価 〜にわかと言われないために〜 (株)アカツキ エンジニア 宮島 亮 @sergeant-wizard
はじめに - 基礎的な機械学習の内容です。勉強してる人ごめんなさい。 - にわかである私が犯したミスの話です。 - ブームに乗っかったつもりで変な解析が乱立するとTensorFlow()状態に! という自戒を込めた発表です 防御率等の成績から年俸を推定する回帰問題
自己紹介 - 宮島亮 @sergeant-wizard - ゲーム会社のエンジニア - Data Scienceにまつわる業務に携わるために機械学習まわりを勉強中 -
主にQiitaに出没中
今日お伝えしたいこと - TensorFlowの公式チュートリアル通りの流れで他の問題の解析をすると・・・ - ハイパーパラメータのチューニングで「ズル」してしまうかもしれないのでご注意を。 - チュートリアルではハイパーパラメータが既に与えられているが、実際の解析では チューニングが一番大変。
学習能力、汎化能力 - 真の分布は1次関数 + ノイズ - 3次関数: 学習能力低、汎化能力高 - 9次関数:
学習能力高、汎化能力低 - ほとんどの場合、汎化能力が高くないと意味がない - ニューラルネットワークは、学習が進むにつれて 次数が上がっていくイメージ:過学習
データセットの分け方 - Training Data Set : 学習に使う - Test Data
Set : 汎化能力を見るのに使う - Validation Data Set : ハイパーパラメータのチューニングに使う
ニューラルネットワークのハイパーパラメータ - 学習回数 - 学習係数 - 重み減衰係数 - モメンタム係数 -
ネットワーク構造 - ...etc このグラフを見ながら、「ここで学習をやめました」はズル!
データの分け方も色々 - プロ野球選手の年俸査定の記事では、 全データ94選手、うちTraining Data Setが89選手、Test Data Setが5選手 - ホールドアウト法
: もっともナイーブな方法 このデータの分け方の任意性のモヤモヤを解消するために・・・ - 交差確認法 - 一つ抜き法 - ブートストラップ法 詳しくはこちらの記事にて
まとめ - 学習能力と汎化能力は違うもので、 ニューラルネットワークではトレードオフになりやすい - 一般に機械学習ではTraining Data Set、Test Data Setで区別される
- ニューラルネットワークではハイパーパラメータのチューニングのためにValidation Data Set が使われることがある - ハイパーパラメータのチューニングでTest Data Setを使うのは「ズル」 - データをどう分割するかも重要
マサカリお待ちしております - Facebook : Ryo Miyajima - Twitter : @sergeant-wizard
- GitHub : sergeant-wizard - Qiita : sergeant-wizard
参考資料 - Hugo先生のNeural Networkの講義 - はじめてのパターン認識 - 問題の記事:プロ野球選手の年俸査定 - より深掘りしてる記事:
機械学習の性能評価