Mixup：画像分類の精度を上げるシンプルなデータ拡張手法
kojiro777 カテゴリ：中級者向け / 過学習対策 / 画像分類 1. M…
内部共変量シフト（Internal Covariate Shift）とは？
ニューラルネットワークの学習を困難にする現象の1つに、**内…
Grad‑CAM 入門：モデルの”見ている場所”をヒートマップで可視化
対象読者：CNN の判断根拠を確認したい初学者～中級エンジニ…
ラベルスムージング（Label Smoothing）入門：
画像分類モデルを安定・高精度化する“ひと塩”テクニック 対象…
Self‑Supervised Learning（自己教師あり学習）入門：
ラベルなし画像でもモデル精度を高める最短ステップ 目的：少な…
PyTorch学習率スケジューラ入門：なぜ“動かす”必要があるの？
深層学習では 学習率（Learning Rate） がモデル…
Vision Transformer (ViT) 入門：CNN じゃなくても画像は認識できる？
近年、画像認識タスクにおいて従来のCNN（畳み込みニューラル…
小さなGPUで大きなモデルを回す「Gradient Accumulation」入門
なぜ必要？ 「VRAM 8 GB しかないからバッチサイズ …