TensorFlow 事前学習モデル活用ガイド【初心者向け】
TensorFlowを使用して事前トレーニング済みモデルを活用する場合、次の手順で実行できます。
- TensorFlow Hubや他のリソースから必要な事前学習モデルをダウンロードします。TensorFlow Hubは機械学習モデルを保存および共有するプラットフォームであり、さまざまな事前学習モデルを探すことができます。
- TensorFlowで事前学習済みモデルを導入する際は、tf.keras.Sequentialやtf.keras.Modelの方法を使用して、ダウンロードしたモデルを読み込むことができます。事前学習済みモデルのアーキテクチャや入力要件に基づいて、モデルを適切に調整します。
- 予め訓練されたモデルのパラメータを凍結する：予め訓練されたモデルの重みとバイアスを崩さないように、通常は予め訓練されたモデルのパラメータを凍結し、トレーニング中に変更されないようにします。これは、trainable=Falseを設定するか、凍結する層の前にtf.stop_gradient関数を使用することで実現できます。
- 事前学習モデルの後に、特定のタスクに合わせてカスタムレイヤーを追加したり、出力層を変更したりできます。具体的なタスク要件に応じて、全結合層、プーリング層、または他のカスタムレイヤーを追加することができます。
- モデルのトレーニング：カスタムレイヤーの設定やトレーニングデータに基づいて、モデル全体をトレーニングします。モデルをコンパイルしたり、損失関数や最適化プログラムを設定することで、モデルをトレーニングすることができます。
- モデルの評価と調整：トレーニングが完了した後、テストデータセットを使用してモデルを評価し、その評価結果に基づいて調整や最適化を行い、モデルの性能と精度を向上させることができます。
上記の手順を通じて、TensorFlowで事前学習されたモデルを効果的に活用し、特定のタスク要件に合わせてモデルをカスタマイズしてトレーニングすることができます。
