【第１回 基礎実装編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上

株式会社神戸デジタル・ラボ　DataIntelligenceチームの原口です。 本連載では、Batch NormalizationやDropoutなどの様々な精度向上手法を利用することによって、CNNの精度がどのように変化するのかを画像データセットの定番であるCIFAR-10を用いて実験していきたいと思います。 本記事は、下記の方を対象としています。

• PyTorchで画像分析を始めてみたい人
• 書籍で画像分析を学んだが何ができるか分からない人
• 理論は理解したが、実際の実装が難しいと感じている人

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