TensorFlow : Tutorials : Inception の最終層を新しいカテゴリーのためにどのように再訓練するか (翻訳/解説)

現代的な物体認識モデルは数百万のパラメータを持ち完全に訓練するためには数週間かかります。転移学習は完全に訓練済みのモデルを ImageNet のようなカテゴリのセットに利用してこれらの作業の多くをショートカットするテクニックで、既存の重みから新しいクラスのために再訓練します。本稿の例では、最終層をスクラッチから再訓練しますが、全ての他のものはさわらずにそのままにしておきます。このアプローチの更なる情報については Decaf のこのペーパー を参照できます。

TensorFlow : Tutorials : Inception の最終層を新しいカテゴリーのためにどのように再訓練するか