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machine-learning - 微調整と再トレーニング
そのため、Tensorflow を使用してカスタム データセットの Inception-v3 モデルを微調整する方法を学んでいます。
これに関連する 2 つのチュートリアルを見つけました。1 つは「新しいカテゴリの Inception の最終層を再トレーニングする方法」、もう 1 つは「 TensorFlow の Inception で独自の画像分類器を微調整してトレーニングする 」に関するものでした。
仮想マシンで最初の再トレーニング チュートリアルを実行しましたが、完了するのに 2 ～ 3 時間しかかかりませんでした。また、同じ花のデータセットに対して、GPU で 2 番目の微調整チュートリアルを行っていますが、トレーニングを実行するのに丸 1 日かかりました。
再トレーニングと微調整の違いは何ですか?
どちらも、事前にトレーニングされた Inception v3 モデルを使用して、古いトップ レイヤーを削除し、花の写真で新しいレイヤーをトレーニングするという印象を受けました。しかし、私の理解は間違っている可能性があります。