機械学習

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PyTorch

PyTorchで勾配クリッピングをする方法

ニューラルネットワークの学習時に勾配爆発が発生しないようにする方法として、勾配クリッピング(Gradient Clipping)があります。PyTorchでこれを行うための方法についてまとめました。
PyTorch

PyTorchでGlobal Average Poolingする際に用いられるtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d

今回は、PyTorchでGlobal Average Poolingを行う方法についてまとめていきます。結論からいうと、torch.nn.AdaptiveAvgPool2dを出力サイズ(1,1)として用います。 torchv...
PyTorch

【PyTorch】GroupNormの動作を確認してみる

PyTorchでGroup Normalizationを行うtorch.nn.GroupNormについて調べた内容をまとめます。
機械学習

【Asymmetric Loss】不均衡なマルチラベル分類に対するロス 【論文まとめ】

不均衡なマルチラベル分類のために2021年に提案されたロス、Asymmetric Loss[1]について調べてみたので、まとめます。
機械学習

ディープニューラルネットワークの量子化についてざっくりまとめた

はじめに ディープニューラルネットワーク(DNN)のモデルを圧縮する技術の代表的な手法のひとつに量子化があります。量子化ではモデルの重み等のパラメータの量子化ビット数を下げることでモデルサイズを縮小し、計算の高速化を行います...
PyTorch

PyTorchの量子化をかるく動かしてみる【Quantization】

はじめに PyTorchでは、ディープラーニングのモデルを量子化する様々な方法が用意されています。今回はPyTorchでサポートされている量子化方法について、PyTorchのドキュメントに記載されているコードをベースに確認していこう...
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