Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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ほとんどの機械学習コースでは、まず完全連結型のディープニューラルネットワーク（DNN）を実装し、その後畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）に進み、途中でトレーニング、推論、デプロイメントの管理方法を教えます。 ほとんどの初心者にとって、ゼロからDNNを構築する際の問題は、入力データを大幅に簡略化する必要がある（例えば64x64x3の画像を扱う）か、ネットワークのパラメータが非常に多く、トレーニングが非常に困難になることです。 一方、転移学習により、ゼロからCNNやRNNを構築する必要がなくなり、新しい問題に対して、インセプションV3のような公開されているCNNを非常に少ないデータで再利用したり、微調整したりすることができます。
このデータセットの目的は、非常に人気のある犬と猫の再挑戦コンペティションから、25000のトレーニング例と12500のテスト例の大規模なデータセットを、機械学習を始めたばかりの学生に適した形で提供することです。 元のデータセットは比較的大きな画像サイズで構成されており、インセプションV3、インセプションResnet V2、Resnet 50、Xception、モバイルネットなどの公開されているCNNを通じて転移され、非常に良いDNN分類器を構築するのが簡単な特徴量が作成されています。 これにより、ゼロからDNNを構築する学習が容易になり、転移学習の知識も少し学び、さらには「犬と猫の再挑戦」コンペティションで「競争」して楽しむこともできます！
内容
前述のとおり、このデータセットの入力データは犬と猫の再挑戦コンペティションの画像です。 すべての転移学習用のCNNモデルはkeras.applicationsから取得されました。 入力画像を転移モデルで処理することによって導出された特徴量は平坦で（インセプションV3を使用する場合、25000×2048のトレーニング例と12500×2048のテスト例）、DNNに取り込む準備ができています。 さらに、このデータセットは元のトレーニング例とテスト例のIDを提供するため、分類結果を元のデータと照らし合わせて確認することができます。
転移学習の典型的な目的は、小規模なデータセットにネットワークを適用したり、転移したネットワークをそのデータセットで微調整したりすることですが、このデータセットの目的は少し異なります：初心者がDNNを構築するための大規模なデータセットを提供することです。 もちろん、データセットの一部を分類に使用し、元の転移モデルを微調整することもできます。
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