質問編集履歴
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深層学習 multirun チューニング
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##実現したいこと
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https://github.com/lukasruff/Deep-SVDD-PyTorch
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こちらのモデルをチューニングしようと思っています。
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一回一回パラメータを書き換えて実行して、というようなことは面倒なのであらかじめパラメータの組み合わせを何パターンか用意しておき、１つ目のパラメータの組み合わせの実行が終わったら自動で2つ目のパラメータの組み合わせで実行される、というような方法があると耳にしたのでこういったプログラムを書きたいのですが、まず何と調べたらよいかわからず手が付けられないので検索ワードを教えていただきたいです。
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なにか良いものがあれば教えてほしいです。
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https://www.medi-08-data-06.work/entry/cae_cnn
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こちらのサイトのプログラムを実行しようとしていますが、「trainデータを評価用と学習用に分割し、教師ラベルを加工する」という箇所でエラーが出ます。
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まだ理論しか勉強しておらず、とりあえず実行したいという段階なので、どのように改善したらよいかわからず教えていただきたいです。
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最終的に試したいことは、正常データのみ学習する場合と正常データと異常データ両方を学習する場合の精度の比較です。
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このサイトでは正常データのみ学習するCAE、両方のデータを学習するCNNが実装されていますが、正常データのみ学習したCAE、両方のデータを学習したCAE、正常データのみを学習したCNN、両方のデータを学習したCNNの比較を行いたいです。
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multirun, 直列実行, パラメータ組み合わせなどで調べましたが目的のものにたどり着けませんでした。
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なにか良いものがあれば教えてほしいです。
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https://www.medi-08-data-06.work/entry/cae_cnn
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こちらのサイトのプログラムを実行しようとしていますが、「trainデータを評価用と学習用に分割し、教師ラベルを加工する」という箇所でエラーが出ます。
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まだ理論しか勉強しておらず、とりあえず実行したいという段階なので、どのように改善したらよいかわからず教えていただきたいです。
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最終的に試したいことは、正常データのみ学習する場合と正常データと異常データ両方を学習する場合の精度の比較です。
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このサイトでは正常データのみ学習するCAE、両方のデータを学習するCNNが実装されていますが、正常データのみ学習したCAE、両方のデータを学習したCAE、正常データのみを学習したCNN、両方のデータを学習したCNNの比較を行いたいです。
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そもそも両方のデータを学習したCAE、正常データのみ学習したCNNを実装することが可能かどうかも教えていただきたいです。
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