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
8.5k
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
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
8.7k
react-callを使ってダイヤログをいろんなとこで再利用しよう!
shinaps
1
230
AI開発ツールCreateがAnythingになったよ
tendasato
0
120
AIエージェント開発用SDKとローカルLLMをLINE Botと組み合わせてみた / LINEを使ったLT大会 #14
you
PRO
0
110
20250913_JAWS_sysad_kobe
takuyay0ne
2
160
[ JAWS-UG 東京 CommunityBuilders Night #2 ]SlackとAmazon Q Developerで 運用効率化を模索する
sh_fk2
3
390
Terraformで構築する セルフサービス型データプラットフォーム / terraform-self-service-data-platform
pei0804
1
170
下手な強制、ダメ!絶対! 「ガードレール」を「檻」にさせない"ガバナンス"の取り方とは?
tsukaman
2
430
新アイテムをどう使っていくか?みんなであーだこーだ言ってみよう / 20250911-rpi-jam-tokyo
akkiesoft
0
220
なぜスクラムはこうなったのか?歴史が教えてくれたこと/Shall we explore the roots of Scrum
sanogemaru
5
1.6k
共有と分離 - Compose Multiplatform "本番導入" の設計指針
error96num
1
370
Platform開発が先行する Platform Engineeringの違和感
kintotechdev
4
550
Featured
See All Featured
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.5k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.4k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.5k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
810
Docker and Python
trallard
45
3.6k
How GitHub (no longer) Works
holman
315
140k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
1
37
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
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