Chainer参考情報④ Chainerのファインチューニングとして、「Chainerでのファインチューニング個人的ベストプラクティス」「学習済モデル変換ありなしの処理時間の差」「Chainerのファインチューニング詳細解説」「Slack用bot作成---Chainer + Slack + Twitter連携」について紹介します。

​Chainer参考情報④ Chainerのファインチューニング

Chainer参考情報④ Chainerのファインチューニングとして、「Chainerでのファインチューニング個人的ベストプラクティス」「学習済モデル変換ありなしの処理時間の差」「Chainerのファインチューニング詳細解説」「Slack用bot作成---Chainer + Slack + Twitter連携」について紹介します。

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​Chainer参考情報④ Chainer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「​Chainer」の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。

Caffe用学習済モデルを使用すると、効率的にファインチューニングできます。

■Chainerでのファインチューニング個人的ベストプラクティス

概要

Caffeの「Model Zoo」で公開されている学習済モデルを​Chainer用に変換後、パラメータ設定を行い、ファインチューニングを行なう方法を解説しています。

解説テーマ

・ファインチューニング
・CaffeモデルのChainerモデルへの変換
→1. Caffeモデルを読み込む
→2. Chainerのモデルとして保存
・新しいモデルにパラメータをコピー
・まとめ

ページリンク

→Qiita『Chainerでファインチューニングするときの個人的ベストプラクティス』

■学習済モデル変換ありなしの処理時間の差

概要

「Caffe用学習済モデルを​Chainerに読み込む時間がかかりすぎる問題」について紹介しています。

CaffeモデルからChainerモデルに変換するスクリプトを実行することで、「30秒以上かかっていたのが1秒以下」に短縮できる記録です。

モデル変換によって処理時間を大幅に減らせることが分かります。

解説テーマ

・Chainerのcaffeモデルの読み込みが遅い
・時間計測
・Mac Book Pro
・Raspberry Pi
・まとめ

ページリンク

→karaage『Chainerのcaffeモデルの読み込みを爆速にした』

■Chainerのファインチューニング詳細解説

概要

​Chainerのファインチューニングについての解説です。

手順のみではなく「学習済データの準備方法」「モデルの理解」「データ前処理」など、ファインチューニングを行なう場合の前提知識についてイラスト付きで詳細に解説されています。

データセット「ImageNet」を使用しています。「ImageNet」は、ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)で使用されている画像に対してタグ付けを行っているデータセットです。

「ImageNet」からのダウンロードの際に、リンク切れを回避しながら並列処理でダウンロードできるPythonスクリプトを提供されています。

解説テーマ

・データの準備
・ImageNet
・モデルの理解
・データの前処理
・教師データの準備
・モデルの学習
・パフォーマンス
・監視

ページリンク

→Qiita『Convolutional Neural Networkを実装する』

■「Slack」用bot作成---Chainer + Slack + Twitter連携

概要

「​Chainer」でビジネス向けチャット「Slack」用botを作成して、「Twitter」から学習データを取得し、ファインチューニングする方法についての解説です。

解説テーマ

・ChainerでSlack用のbot作成!!
・対象読者
・全体構成
・Chainerによる対話モデルの学習
・Slackによるbotの応答
・Slackの連携に必要な情報の取得
・機能概要
・Twitter
・総括

ページリンク

→Qiita『Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得して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。ご了承ください。

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