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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。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

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。

Q&A

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975閲覧

事前学習済みのViTを用いて回帰分析を行いたい

shiisan

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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。

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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投稿2021/07/15 14:48

公式で公開されているImageNet-21kで事前学習されたVision Transformerを、自前の画像(水増しして2500枚程度)と数値の正解データでFine-Tuningして回帰分析を行いたいと思っております。
(例:顔画像から年齢予測,イラスト画像からイラスト作成時間予測など)

しかし、色々調べてみても出てくるのは分類タスクにFine-Tuningさせるものばかりでそもそも可能なのかが分かりませんでした。
ImageNet-21kは分類タスクのデータセットなのでそれをいくらFine-Tuningしても回帰タスクには適応できないということならばやっても仕方がないので、そもそも可能なのか、可能だとしてもViTを使うことに意味があるのか、を教えていただきたいです。

初心者なりに調べたつもりなのですが、もし見当違いの質問でしたら申し訳ございません。

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