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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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ChainerのTrainerで交差検証

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投稿2018/01/29 22:52

ChainerのTrainerで交差検証を実装したいのですが、現象

train, test = すべてのデータセットから訓練とテストに切り分ける

train_iter = chainer.iterators.SerialIterator(train, args.batchsize)
test_iter = chainer.iterators.SerialIterator(test, args.batchsize,repeat=False,shuffle=False)

としてデータセットを用意しています。

これにchainer.datasets.get_cross_validation_datasets()を導入して交差検証を行いたいと思っています。

しかし、ドキュメント読んでもどこをどう変えれば良いかがわかりません。
例えば分割したデータをS1,S2,S3,S4,S5,S6,S7とし、
1epochで訓練データをS1,S2,S3,S4,S5,S6としてテストデータをS7で学習させようとするときにchainer.iterators.SerialIteratorにどのようにこれらのデータを入力すれば良いかが不明です。よろしくお願いいたします。

【使用しているコード】
https://github.com/chainer/chainer/tree/master/examples/text_classification

【chainer.datasets.get_cross_validation_datasets】
https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.datasets.get_cross_validation_datasets.html#chainer.datasets.get_cross_validation_datasets

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