Mixed Precision(半精度学習)で精度は変わる?速度とのトレードオフをCIFAR-10で検証【Keras実験】

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CIFAR-10 CNN Google Colab GPU Keras Mixed Precision 画像分類 高速化

MixUpのalpha値を変えると効果はどう変わる?(α=0.1 vs 0.2 vs 0.4 vs 1.0)【Keras×CIFAR-10実験】

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CIFAR-10 CNN Data Augmentation Google Colab Keras MixUp

Focal Lossのgamma値を変えると精度はどう変わる?(γ=0 vs 1 vs 2 vs 5)【Keras×CIFAR-10実験】

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CIFAR-10 CNN Focal Loss Google Colab Keras 損失関数

BatchNorm位置比較を5シードで再検証|Conv→BN→ReLU vs Conv→ReLU→BNの逆転は本物か?【Keras×CIFAR-10実験】

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BatchNormalization CIFAR-10 CNN Conv2D Google Colab Keras 過学習 乱数シード

Test Time Augmentation(TTA)で精度は上がる?あり/なし比較【Keras×CIFAR-10実験】

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CIFAR-10 CNN Google Colab Keras TTA 過学習 画像分類

EMA(指数移動平均)で精度は上がる?あり/なし比較|SWAとの違いも検証【Keras×CIFAR-10実験】

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CIFAR-10 CNN EMA Google Colab Keras SWA 過学習 画像分類