たった1000枚の画像分類『Train with 1000』で遊ぶ、学ぶ。 - Qiita

たった1000枚の画像分類『Train with 1000』で遊ぶ、学ぶ。 - Qiita:

たった1000枚の画像分類『Train with 1000』で遊ぶ、学ぶ。 - Qiita



参考： GPipe、ARS-Aug、AutoAugment、森下らの手法 最も優れたGPipeはImageNetの学習済みモデルを利用するため、Train with 1000の実験条件から外れます。 GPipeを除くと、ARS-AugとAutoAugmentの双方でPyramidNet-SDが現時点で最も優れたモデルとなります。 従って、Train with 1000において現時点で最高水準の分類精...