質問編集履歴
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そうでしょ、だって、DNNの訓練結果はどのOSや装置にも独立している情報だから、
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同じ認識対象に対して別々にDNN設計とトレーニング
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同じ認識対象に対して別々にDNN設計とトレーニング必要はないはずです。
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例えば、Pythonや tesorFlowはこんな**special関数**を提供してくれるのでしょうか。
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(
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+
(自分がやらず、既成の特化関数があるかどうかという質問です。
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注：ここで言う「DNNの訓練結果」とは、例えば、
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１．DNNの層数
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２．各層においてのUNIT数
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４．各層の最適activation関数 (これも自動に決められます？)
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このような訓練結果データの移転手法はあるのでしょうか。
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例えば、Pythonや tesorFlowはこんな**special関数**を提供してくれるのでしょうか。
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(自分が
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(要は自分がやらず、既成の特化関数があるかどうかという質問です。)
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注：ここで言う「DNNの訓練結果」とは、例えば、
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１．DNNの層数
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４．各層の最適activation関数 (これも自動に決められます？)
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このような訓練結果データの移転手法はあるのでしょうか。
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例えば、Pythonや tesorFlowはこんな**special関数**を提供してくれるのでしょうか。
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(自分が一一やらず、既成の特化関数があるかどうかという質問です。)
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例えば、Pythonや tesorFlowはこんな**special関数**を提供してくれるのでしょうか。
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要は自分が
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要は自分がやらず、既成の特化関数を利用できるかどうかがあるかどうかという質問です。
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注：ここで言う「DNNの訓練結果」とは、例えば、
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４．各層の最適activation関数 (これも自動に決められます？)
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このような訓練結果データの移転手法はあるのでしょうか。
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