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3.学習

集めたデータセットをもとに学習ResNetモデルで学習します。

学習(02_train_model_JP.ipynb)

Jupyter上で、~/Notebooks/road_following/02_train_model_JP.ipynbを開きます。

1000クラス分類が可能な特徴量を持つ学習済みのResNetモデルをベースに転移学習をおこなっているため、短時間で走行可能な結果を得ることができます。

1エポック毎に学習したモデルで損失を評価して、ベストな結果であればモデルを保存します。
学習データの全件を一度に入力することはリソース不足と非効率な収束につながるため、通常は学習データを複数のグループに小分けにしてから学習します。これをバッチ処理といいます。
1エポックとは、学習データ全件分のバッチ処理になります。
1エポックが終了すると、次の学習データはシャッフルされて、ランダムなノイズが付与されてから開始されます。
これを指定したエポック数まで実行します。