10層のCNNでCIFAR-10を使い90％の精度を達成する記事

ディープラーニングそのものの記事としては、正直あまり役立つとは言い難い事例ですけど、見方によってはなかなか有用な記事なので紹介。

10層の畳み込みニューラルネットワークでCIFAR-10のValidation Accuracy9割を達成する

CIFAR-10という5万枚ほどのデータセットを使い、Varidation Accuracyを9割達成するためにいろいろやっている記事です。

よく「ハイパーパラメータ」のチューニングが必要とは言われますけど、それを地道にいろいろと試してみた記事。

特にドロップアウトを50％で固定している私としては、意外と50％が最適というわけではなさそうだと知り、ショックを受けているところです。今後参考にしてみようかと思います。

こういう試行錯誤の事例って、実はあまり公開されていないんですよね。でも、これこそが機械学習における最大のノウハウであり、作成される人工知能の性能を決める作業なんですよね。

ディープラーニングで試行錯誤している人は、参考になる記事です。ぜひ、ご一読されることをお勧めします。

ディープラーニング やさしく知りたい先端科学シリーズ