ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」を更に便利に使えるラッパー関数をつくった
Preferred Network(PFN)が作ったハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」を超絶簡単に使うためのラーパー関数をつくりました。モデル名、モデルオブジェクト、引数名と型、範囲の5つをペタペタ書くだけでよしなに最適化してくれるようになりました。一度に複数のモデルに対してチューニングを行えます。
続きを読むMetric Learning: L2 softmax Lossとsoftmax Lossをkerasで実装し、mnistを使って比較してみた
metric learningで有用なL2 Softmax Lossについて調べた。 mnist datasetをNeural Networkで特徴空間に写し、Siamese network (距離関数で手書き文字の類似度を判定させるモデル) を構築した。 L2 Softmax Lossを用いたNeural Networkと、Softmax Lossを用いたものの性能を比較した。なお、通常の分類タスクでよく用いられるSoftmax Lossもmetric learningで使われるようである。
続きを読む(Part. 2) tensorflow 2.0 betaでtransformerをつかって言語生成chatbotをつくりたい
macの仮想環境化でmatplotlibを簡単に日本語対応させる
以下のように、matplotlibが日本語に対応していないのは有名な問題です。(大量の豆腐が表示されてしまっています。) その、対応として、グローバルにフォントを指定する必要があります。しかし、仮想環境を使っている場合は、それぞれにフォントの設定をしなければいけません。あまりにも手間なので、コード内でフォントを指定する方法を紹介したいと思います。
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