BatchNorm、Conv前vs後どちらが有利?位置による精度差を実験【Keras】 BatchNormalization CIFAR-10 CNN Conv2D Google Colab Keras 過学習
AutoAugment vs TrivialAugment、どちらが精度向上に効く?CIFAR-10で比較実験【Keras】 CIFAR-10 CNN Data Augmentation Google Colab Keras 過学習 画像分類
勾配クリッピング(Gradient Clipping)で学習は安定する?なし・clipnorm・clipvalue比較【Keras×CIFAR-10実験】 CIFAR-10 CNN Google Colab Gradient Clipping Keras 過学習 画像分類
Dense層の数を変えると精度はどう変わる?(1層 vs 2層 vs 3層)【Keras×CIFAR-10実験】 CIFAR-10 CNN Dense Google Colab Keras 過学習 画像分類