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Object detection APIの転移学習について

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Sh76

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TensorflowのObject detection APIを以下のサイトを参考にして自作データセットで転移学習(ファインチューニング..???)できるようにしました。
https://pythonprogramming.net/custom-objects-tracking-tensorflow-object-detection-api-tutorial/

しかしどのような仕組みで転移学習しているのかが調べてもイマイチわかりません。転移学習は出力層を再学習させると聞きますが....。そもそも、転移学習なのか...ファインチューニングなのか...。

学習する際はssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017のモデルを使用しています。

回答の程よろしくお願いいたします。

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回答 1

checkベストアンサー

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転移学習と fine-tuning の違い

  • 転移学習: クラス分類を担う出力層 (全結合層) だけ学習。他の重みは学習済みのもので固定。
  • fine-tuning: 学習済みの重みを初期値にして、全部の層を学習する。

提示されたリンク先を見ると、fine-tuning を行っているようです。

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  • 2018/10/16 19:43

    回答ありがとうございます。

    どこを見てfine-tuningと判断されましたか。

    キャンセル

  • 2018/10/16 19:49 編集

    チュートリアルのこのページで学習の設定を prototxt で行っていますが、
    https://pythonprogramming.net/training-custom-objects-tensorflow-object-detection-api-tutorial/?completed=/creating-tfrecord-files-tensorflow-object-detection-api-tutorial/
    以下に fine-tuining する際に初期値として使用するモデルファイルファイルを設定しているからです。
    fine_tune_checkpoint: "ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/model.ckpt"

    [What's the use of fine_tune_checkpoint?](https://github.com/tensorflow/models/issues/2446)

    キャンセル

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