「Pytorch:CIFAR10Challenge」の版間の差分
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とはいえ，本当に自力で全て書いていては時間が足りないので，生成AIの助けを借りましょう．なお，CIFAR-10を使うという点以外は，制約はありません．生成AIが作成したプログラムに修正を加えて（モデルの変更，ハイパーパラメータの調整，データ拡張の追加，等々），より高い精度を目指しましょう． | とはいえ，本当に自力で全て書いていては時間が足りないので，生成AIの助けを借りましょう．なお，CIFAR-10を使うという点以外は，制約はありません．生成AIが作成したプログラムに修正を加えて（モデルの変更，ハイパーパラメータの調整，データ拡張の追加，等々），より高い精度を目指しましょう． | ||
データのダウンロード方法: | |||
wget -P ./data -r https://vrl.sys.wakayama-u.ac.jp/class/pytorch_tutorial/datasets/cifar-10-batches-py/ | |||
2025年3月9日 (日) 12:56時点における版
最終回はシンプルに，CIFAR-10の学習データを用いてモデルに学習させるプログラムをゼロから書いてみましょう．
とはいえ，本当に自力で全て書いていては時間が足りないので，生成AIの助けを借りましょう．なお，CIFAR-10を使うという点以外は，制約はありません．生成AIが作成したプログラムに修正を加えて（モデルの変更，ハイパーパラメータの調整，データ拡張の追加，等々），より高い精度を目指しましょう．
データのダウンロード方法:
wget -P ./data -r https://vrl.sys.wakayama-u.ac.jp/class/pytorch_tutorial/datasets/cifar-10-batches-py/