今回は思考の整理を兼ねて、timm (pytorch image models)などの公開モデルを目的のタスクに合わせてカスタマイズする時に、自分がいつもやっているルーティーンについて紹介します。
後半では最近参加したコンペ(Yale, BYU)で遭遇したハマりどころを紹介しつつ、学習・推論の高速化のTipsについて書きました。
知識編
座学として最初に押さえておくと良いのは以下のような内容だと思います。
convolutionの機能とパラメータを正確に理解する(kernel size, padding, stride, dilation, group)
convolution以外…
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