[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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407(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab9-0num [106.133.81.181]) [sage] 2019/07/18(木)22:34 ID:Dy5Qh1eia(1/4)
勢いありそうなのでこっちにもすいません、質問です。
初心者です。バカっぽい質問で恐縮ですが、深層系で新しい構成のモデル考える時って、その構成の中の各レイヤーで一体何がなされてて、だからこういう構成なんだ、ってわかって組み立てるものなの？
四苦八苦しながら調べてはいるんだけど、どうもその辺をスパッと解説したものは無いというか、経験則から探し当ててるような印象を持ってしまうのだけど、研究者とかはちゃんとセオリーわかってて目的が実現できるモデルの構成考えてるんだよね？
408(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab9-0num [106.133.81.181]) [sage] 2019/07/18(木)22:40 ID:Dy5Qh1eia(2/4)
実績あるモデルからの転移学習とか、学習率調整したりとか、そういうのはわかるんだけど、例えばtransformerとかああいう新しい発想のがどうやって考え出されたのかサッパリ理解ができない。
410: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab9-0num [106.133.81.181]) [sage] 2019/07/18(木)22:49 ID:Dy5Qh1eia(3/4)
>>409
ありがと。そういうのは既存モデルベースでやるときの定石みたいなものですよね。
それはなんかわかるのだけど、行列計算の積み上げ方で何が起きるのか、ってわかった上で好きなモデルを考えて実装したり、細かな実装の調整ができるのかと思ってたのだけど、そういうのは諦めた方がいいのかな
413: デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sab9-0num [106.133.81.181]) [sage] 2019/07/18(木)23:00 ID:Dy5Qh1eia(4/4)
なるほどー。まぁ一般人は研究室からいいパーツが出てくるのを待つ、ということかしらね。
そうは言っても畳み込みは何してるかわかるかな。特徴量を勝手に抽出させてるんだろうなとか。画像分析で難しい理論立ててたのとか無駄になっちゃうのかね。凄い事だわ。
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