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学習済みモデルのゆくえについて

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chihiro sasaya 2018-8-2

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/413249-

评论： Hirokazu Tanaka 2018-8-5

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alexnetで転写学習を行ったのですが、ネットワークモデルがどこに保存されているのかわからず困っています。教えて下さい。

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Hirokazu Tanaka 2018-8-2

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/413249-#answer_331346

実際に実行された内容（コード）をみないと何とも言えませんが、どういった状況でしょうか？

例１：学習後のネットワークを mat ファイルに保存などの作業を行わず MATLAB を終了した場合：学習結果は消えてしまっています。

例２：trainNetwork 関数を出力なしで実行した場合：実行直後は ans という変数名として存在するはずですが、その後上書きされている可能性はあります。

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chihiro sasaya 2018-8-3

编辑：michio 2018-8-3

在 MATLAB Online 中打开

チュートリアルの構文をなぞり実行しました。

imds = imageDatastore('MerchData', ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
net = alexnet;
layersTransfer = net.Layers(1:end-3);
numClasses = numel(categories(imdsTrain.Labels));
layers = [
    layersTransfer
    fullyConnectedLayer(numClasses,'WeightLearnRateFactor',20,'BiasLearnRateFactor',20)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
pixelRange = [-30 30];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
    'RandXReflection',true, ...
    'RandXTranslation',pixelRange, ...
    'RandYTranslation',pixelRange);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTrain, ...
    'DataAugmentation',imageAugmenter);
augimdsValidation = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsValidation);
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize',10, ...
    'MaxEpochs',6, ...
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'ValidationData',augimdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',3, ...
    'ValidationPatience',Inf, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
netTransfer = trainNetwork(augimdsTrain,layers,options);
YPred = predict(classifier,featuresTest);
idx = randperm(numel(imdsValidation.Files),4);
figure
for i = 1:4
    subplot(2,2,i)
    I = readimage(imdsValidation,idx(i));
    imshow(I)
    label = YPred(idx(i));
    title(string(label));
end

chihiro sasaya 2018-8-5

ご回答ありがとうございます。うまくいきました！最近まで違うツールでネットワークを触っていて、その感じ学習済みモデルというものが生成されるのかなと思いこのように書いてしまいました。教えていただいて本当に感謝しています！

Hirokazu Tanaka 2018-8-5

うまくいったようで、よかったです :) サンプルを実行してみるのもいいですが、こちらの「ディープラーニング入門」コースも無料ですし感触をつかむにはお勧めですよ。

https://matlabacademy.mathworks.com/jp

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