Deep Learning

モチベーション

JupyterLabのnotebookの格納先をNFSとしている自宅の環境で、NFSサーバをRaspberryPiもしくはHP Z240とした際の性能測定していて、学習ループ（epochを重ねている状態）では、NBの格納先がNFSサーバ、ローカルでも大差ないことが分かった。

そこで、学習を高速化することにチャレンジしたので、その経過／結果をここにまとめた。

はじめに

この記事からこの記事までの5編で、銀河の形状分類をCNN（VGG16、ResNet）、ViTを使って行った。 今後エラーの分析を行うに際して、データセットから改めて再検討したいと思い、この記事で、銀河分類に使うデータセットについて考えてみたい。

はじめに

この記事で、Transformerの画像処理への適応のVision Transformer (ViT)を用いて、銀河形状分類を行った。今回は、ViTのモデルとして既に学習済みのモデルを使って同じ分類を行った。

はじめに

昨年末のこの記事で、銀河形状の分類をCNN（VGG16, ResNet）を行ったことを述べた。今回は、銀河形状分類をTransformerを用いたVison Transformer（ViT）で行う。

はじめに

Deep Learningを少し勉強してきて、自分の興味ある分野で使ってみることができなかと思い試した。自分は天文が好きで中でも恒星の進化・元素の生成、それから銀河形成・進化に興味を持っている。比較的簡単にできそうな銀河の形状分類にチャレンジした。

前回の記事の続き。

epochを重ねても訓練／テスト誤差が改善しないのはどうしてだろうか？ この疑問に対して、色々と試した結果を以下にまとめている。

銀河イメージ

今回使用した、Galaxy10 DECals Datasetがどのようなデータかここで見てみたい。

（その2）の記事の続き。

前回は、VGG16で学習をしたが、今回はモデルにResNetを使ってみる。