回答編集履歴
2
fix answer
test
CHANGED
|
@@ -1,5 +1,7 @@
|
|
|
1
1
|
> なにか2入力でないといけない理由
|
|
2
|
-
ArcFaceLayer
|
|
2
|
+
ArcFaceLayerを用いた学習時にラベルデータ(質問コードで言う`yinput`)が必要だからです．また，モデル運用時には不必要であることが原理からも明確です．
|
|
3
3
|
|
|
4
4
|
> 画像データのみの1入力のモデルに変更できるのであれば，どのようにソースコードを変更すればよいか
|
|
5
|
-
参考にされた[Qiitaの記事](https://qiita.com/noritsugu_yamada/items/2e049cd7a8fd77eee0f5)の関数`create_predict_model`や参考にされた[GitHubのコード](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface#test)の[`test.py`](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface/blob/master/test.py#L56)の項目で，いずれもArcFaceLayerを除去し，単一画像入力で良くなるようなモデル変更(というより新たなモデル定義)を行っています．
|
|
5
|
+
参考にされた[Qiitaの記事](https://qiita.com/noritsugu_yamada/items/2e049cd7a8fd77eee0f5)の関数[`create_predict_model`](https://qiita.com/noritsugu_yamada/items/2e049cd7a8fd77eee0f5#:~:text=create_predict_model)や参考にされた[GitHubのコード](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface#test)の[`test.py`](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface/blob/master/test.py#L56)の項目で，いずれもArcFaceLayerを除去し，単一画像入力で良くなるようなモデル変更(というより新たなモデル定義)を行っています．
|
|
6
|
+
|
|
7
|
+
したがって，これらを倣ってOptunaに返すべき`score[0]`こと`val_loss`はArcFaceLayerが取り除かれたモデルで算出された値である方が正しい評価になると考えます．
|
1
fix answer
test
CHANGED
|
@@ -1,5 +1,5 @@
|
|
|
1
1
|
> なにか2入力でないといけない理由
|
|
2
|
-
ArcFaceLayerの学習時に必要なだけで
|
|
2
|
+
ArcFaceLayerの学習時に必要なだけです．モデル運用時には不必要です．
|
|
3
3
|
|
|
4
4
|
> 画像データのみの1入力のモデルに変更できるのであれば，どのようにソースコードを変更すればよいか
|
|
5
|
-
参考にされた[Qiitaの記事](https://qiita.com/noritsugu_yamada/items/2e049cd7a8fd77eee0f5)の関数`create_predict_model`や参考にされた[GitHubのコード](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface#test)の`test`の項目で，いずれもArcFaceLayerを除去し，単一画像入力で良くなるようなモデル変更を行っています．
|
|
5
|
+
参考にされた[Qiitaの記事](https://qiita.com/noritsugu_yamada/items/2e049cd7a8fd77eee0f5)の関数`create_predict_model`や参考にされた[GitHubのコード](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface#test)の[`test.py`](https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface/blob/master/test.py#L56)の項目で，いずれもArcFaceLayerを除去し，単一画像入力で良くなるようなモデル変更(というより新たなモデル定義)を行っています．
|