derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning MOOC Week 3 一番重要なのはデータ データは枚数ではなくどれだけ情報があるかが重要 深層学習に向いている問題 データが多い 正解データが決まっている 入力と出力のサイズが固定されている 学習済みのモデルを利用できる [具体例] 超解像: データを集めやすい (高解像のデータは幾らでもある) 画像の残差を元の画像に足す 深層学習に向いていない問題 データが少ない 教師なし学習 入力か出力が固定されていない ユーザーの編集 高解像度 [具体例] 画像補完 (写真の中からオブジェクトを消す) 深層学習を使わない例: 最適化: Adobe Photoshopの「PatchMatch」(他の場所を切り取… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F11%2F25%2F195515" title="ga138(深層学習)まとめ(2) - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2019-11-25 19:55:15 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2019/11/25/195515 1.0 100%