Machine Learning 【PyTorch】Focal Lossの実装と効果の確認【自作損失関数】
PyTorchにおけるFocal Lossの実装を行ない、簡単な追試を行ない性能がどのようになるか見ていきます。 Focal Lossについて Facebook AI Research (FAIR)によって2017年に物体検出を対象に提案さ...
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Machine Learning PyTorchで自作の損失関数（loss function）を使う
PyTorchで自作の損失関数（ロス関数）を使う方法について見ていきます。 自作損失関数の定義 自作損失関数はnn.Moduleを継承して、基本的には定義します。 import torch from torch import nn clas...
Book 【初学者向け本】やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん
立石賢吾さんの書かれた本「やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん」が評判が良いの一通り読んでみたので感想を書いていきます。 これまで、他の入門書で最小二乗法、最急降下法、正則化の理解が進まなかった人にオススメの本です。 感想 機械...
Machine Learning 【入門】PyTorchのモデル構築/学習/推論の基本的な流れをQuickstartでみる【初心者】
PyTorchで、Neural Networkの構築、学習、推論までの流れをPyTorch公式TutorialsのQuickstartに沿って進めていきます。 Quickstart - PyTorch Tutorials データの準備 今回...
librosa 【PyTorch】Pythonで時間波形からメルスペクトログラムへ変換【librosa】
音声認識、話者識別や音環境分類などの入力特徴量としてよく使われるメルスペクトログラム （Mel Spectrogram）を、Pythonで時間波形から変換する方法について、PyTorchとlibrosa二つのライブラリを見ていきます。 メル...
librosa 【PyTorch】Pythonで時間波形からスペクトログラムへ変換【librosa】
音響信号処理全般でよく用いられるスペクトログラムを、Pythonで時間波形から変換する方法について見ていきます。ここでは、PyTorchのtorchaudio.transforms.Spectrogramと、librosaのlibrosa....
Machine Learning PyTorchでGPUを使用するためのtorch.cuda.is_available
PyTorchでGPUを使用するための確認方法とモデルやTensorへの適用方法について見てみました。 torch.cuda.is_available - GPU使用可能か確認 torch.cuda.is_available - PyTor...
Python 【PyTorch】多次元配列の次元（軸）を任意の順番に入れ替えるtorch.permute
PyTorchで多次元配列の次元（軸）を任意の順番に入れ替えるtorch.permuteを使う。 torch.permute - PyTorch v1.11.0documentation torch.permuteの使い方 第一引数inpu...
Numpy Pythonで分散、標準偏差、不偏分散、不偏分散の平方根を算出する【Numpy、SciPy】
Pythonで分散、分散、標準偏差、不偏分散、不偏分散の平方根を算出するには、Numpyのnumpy.var、numpy.stdを用いる。また、SciPyのscipy.stats.tvar、scipy.stats.tstdを用いることでも不...
Numpy NumPyで代表値（平均値、中央値、最頻値）を算出する
Numpyで代表値（平均値、中央値や最頻値）を算出する方法について記載する。平均値はnumpy.mean、中央値はnumpy.median、最頻値はSciPyのscipy.stats.modeを用いる。 numpy.mean - NumPy...