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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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CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Q&A

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検査画像におけるlossの計算の仕方について

Nyankoy

総合スコア15

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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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CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2019/12/12 07:00

loss.backward()、loss.unchain_backward()の機能について調べていたのですがあまりわかりません。ディープラーニングにおける検査画像のlossの計算について以下のコードでは検査画像でも学習画像と一緒に計算していることになるのでしょうか?
opt.update()の部分でパラメータを更新することで、モデルを更新していると考えています。そのため、loss.backward()、loss.unchain_backward()を検査画像の際に実行しても問題ないのかと考えているのですが、この考えはあっておりますでしょうか?
lossの関数に関しては省略しております。

python

1 for b in range(ites): 2 x_batch, y_batch = train_get(train_lst, bsize) 3 x, y = Variable(cuda.to_gpu(x_batch)), Variable(cuda.to_gpu(y_batch)) 4 h = net(x) 5 loss = *****(x,y) 6 net.cleargrads() 7 loss.backward() 8 loss.unchain_backward() 9 opt.update() 10 train_loss_sum += loss.data 11 for b in range(ites): 12 x_batch, y_batch = test_get(test_lst, bsize) 13 x, y = Variable(cuda.to_gpu(x_batch)), Variable(cuda.to_gpu(y_batch)) 14 h = net(x) 15 loss = *****(x,y) 16 loss.backward() 17 loss.unchain_backward() 18 test_loss_sum += loss.data

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