Morphological

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。