転移学習を簡単にまとめると、訓練済みのモデルがもつ特徴量を引き出す能力を利用する方法です。 例えば、ImageNetで訓練されたモデルを異なるデータセットへ適用して微調整をおこないます。 また、物体識別でバックボーン(特徴量を引きだす層)として ...
. ├── main.py # Main entry point (train / eval) ├── train.py # Training loop ├── evaluate.py # Evaluation on test set ├── config.py # Hyperparameters and paths ├── compare.py # ViT vs ResNet ...
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