4_モデルと最適化アルゴリズムの設定
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4_モデルと最適化アルゴリズムの設定 [2017/11/03] adash333 [リンク] |
4_モデルと最適化アルゴリズムの設定 [2018/10/07] (現在) |
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| ライン 6: | ライン 6: | ||
| -[[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]] | -[[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]] | ||
| -[[(3)モデルの記述|(3)モデルの記述(Chainer)]] | -[[(3)モデルの記述|(3)モデルの記述(Chainer)]] | ||
| - | -[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]] | + | -[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]] <wrap hi><= いまココ</wrap> |
| -[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]] | -[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]] | ||
| -[[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)]] | -[[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)]] | ||
| ライン 12: | ライン 12: | ||
| <code> | <code> | ||
| - | #4 モデルと最適化アルゴリズムの設定（ほぼお約束の3行） | + | #4 モデルと最適化アルゴリズムの設定（ほぼお約束の4行） |
| model = MyModel() | model = MyModel() | ||
| + | model = L.Classifier(model) | ||
| optimizer = optimizers.Adam() | optimizer = optimizers.Adam() | ||
| optimizer.setup(model) | optimizer.setup(model) | ||
| ライン 28: | ライン 29: | ||
| このページは、[[(3)モデルの記述]]の続きであり、今回は、MNISTのモデルと最適化アルゴリズムの設定の記述を行っていきます。 | このページは、[[(3)モデルの記述]]の続きであり、今回は、MNISTのモデルと最適化アルゴリズムの設定の記述を行っていきます。 | ||
| - | といっても、最初は、毎回、おまじないの3行をコピペするだけです。内容を理解できるようになってから、Adam()のところを、SGD(lr=0.01)などの置き換えたりして、微調整していけば十分だと思います。 | + | といっても、最初は、毎回、おまじないの4行をコピペするだけです。内容を理解できるようになってから、Adam()のところを、SGD(lr=0.01)などに置き換えたりして、微調整していけば十分だと思います。 |
| ===== 手順 ===== | ===== 手順 ===== | ||
| ライン 37: | ライン 38: | ||
| {{:pasted:20171020-001546.png}} | {{:pasted:20171020-001546.png}} | ||
| - | ==== 1. お約束の3行を入力 ==== | + | ==== 1. お約束の4行を入力 ==== |
| 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。 | 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。 | ||
| <code> | <code> | ||
| - | #4 モデルと最適化アルゴリズムの設定（ほぼお約束の3行） | + | #4 モデルと最適化アルゴリズムの設定（ほぼお約束の4行） |
| model = MyModel() | model = MyModel() | ||
| + | model = L.Classifier(model) | ||
| optimizer = optimizers.Adam() | optimizer = optimizers.Adam() | ||
| optimizer.setup(model) | optimizer.setup(model) | ||
| ライン 48: | ライン 50: | ||
| すると、以下のような画面になります。（ほとんど何もおこりません。） | すると、以下のような画面になります。（ほとんど何もおこりません。） | ||
| + | |||
| + | 図は作成中 | ||
| {{:pasted:20171020-001702.png}} | {{:pasted:20171020-001702.png}} | ||
| ライン 53: | ライン 57: | ||
| Chainerで、モデルと最適化アルゴリズムの設定を記述する作業は上記でおしまいです。 | Chainerで、モデルと最適化アルゴリズムの設定を記述する作業は上記でおしまいです。 | ||
| - | 次は、[[(5)学習（Trainerを利用しない場合）]]の設定に進んでください。 | + | 次は、[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]]に進んでください。 |
| - | ===== 参考文献 ===== | + | ===== L.Classifier() ===== |
| - | Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1 | + | |
| - | mitmul 2017年05月18日に更新 | + | |
| - | https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a | + | |
| - | + | ||
| - | Chainer2に関しては、以下の本がかなりおすすめです。 | + | |
| - | + | ||
| - | <html> | + | |
| - | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B01NBMKH21&linkId=a7a35903a4c55f62d8aa012c3d0277d8"></iframe> | + | |
| - | </html> | + | |
| - | + | ||
| - | Deep Learningについての理論については、以下の本が超お勧めです。 | + | |
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| - | <html> | + | |
| - | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4873117585&linkId=603bea27ea1777eb662830c5609200a1"></iframe> | + | |
| - | </html> | + | |
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| - | ==== L.Classifier() ==== | + | |
| <code> | <code> | ||
| ライン 90: | ライン 77: | ||
| https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.links.Classifier.html | https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.links.Classifier.html | ||
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| + | ===== 参考文献 ===== | ||
| + | Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1 | ||
| + | mitmul 2017年05月18日に更新 | ||
| + | https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a | ||
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| + | Chainer2に関しては、以下の本がかなりおすすめです。 | ||
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| + | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B01NBMKH21&linkId=a7a35903a4c55f62d8aa012c3d0277d8"></iframe> | ||
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| + | Deep Learningについての理論については、以下の本が超お勧めです。 | ||
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4_モデルと最適化アルゴリズムの設定.1509717057.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
