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転移学習の方が自分で​作ったCNNモデルよ​り計算時間がかかって​しまう

조회 수: 8 (최근 30일)
ssk
ssk 2019년 6월 8일
댓글: ssk 2019년 6월 19일
機械学習初心者です。
CNNモデルをゼロから作ってトレーニングしたものと、AlexnetやGoogLeNetで転移学習したもののトレーニング時間を(同じtraining optionで)比較したところ、CNNモデルをゼロから作ってトレーニングしたものの方が計算時間が短いです。
一般的に言って転移学習は既に学習済であることから計算時間は短いかと思うのですが、なぜこのようになってしまうのでしょうか。
※個人的にはCNNモデルのフィルター数がpre-trained networkと比較すると少ないのでこちらが原因の一つかと考えています。
どうぞよろしくお願いいたします。

채택된 답변

Kenta
Kenta 2019년 6월 8일
おっしゃるとおり、パラメータ数がalexnet, googlenetのほうが圧倒的に多いためと思われます。各ネットワークに関して、ワークスペースの「バイト」をご参照ください。
  댓글 수: 4
Hiro Yoshino
Hiro Yoshino 2019년 6월 18일
作成されたネットワークのオブジェクトがワークスペース上にあるかと思います。
ワークスペース内の「名前」、「値」の隣に「バイト」が見当たらない場合は、以下のように右クリックから表示する属性を選択することができるので、そこから選択して頂ければ表示されると思います。
ご確認ください。
ans.jpg
ssk
ssk 2019년 6월 19일
詳細をご教示頂き大変ありがとうございました。

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