黒魔術への招待：Neural Network Stacking の探求 - 俵言
この記事は Kaggle Advent Calendar 2020 の16日目の記事です。去年ネタ記事*1を書いたので今年は真面目なやつにしました。 はじめに Kaggler はコンペにおいてあらゆる手段を用いて評価指標の改善を目指します。特徴量エンジニアリング、モデルや学習手法の試行錯誤、特殊な前処理・後処理の考案、はたまた Leakage の利用に至るまで、ルールを破らない範囲であれば何でもする*2のが Kaggler です。今挙げた例はそのコンペ固有の性質(データの生成過程・分布、評価指標、... etc.)に着目することで大きな効果をもたらす場合が多いのですが、一方でいずれのコンペにおいても一定の効果が得られる手法があります。それは複数のモデルの予測結果を統合して予測を行う Ensemble です。Ensemble は統合するモデルに多様性があるほど性能が向上すると一般に知られてお
職場で閲覧注意な画像を自動生成するシステムをYahooのディープラーニングで開発
YahooはNSFW(職場閲覧不適切)な画像を認識するディープニューラルネットワーク「Open nsfw」をオープンソースとして公開しているのですが、これを使って「コンサート」「ギャラリー」などのカテゴリごとにNSFWな画像を自動生成できるジェネレーターを開発した猛者が登場しています。 Image Synthesis from Yahoo's open_nsfw https://open_nsfw.gitlab.io/ 博士論文提出志願者のGabriel Goh氏は、Yahooのオープンソースニューラルネットワーク「Open nsfw」に、ワイオミング大学のEvolving AI Labが開発した画像生成ネットワーク「Synthesizing」を組み合わせることで、NSFWな画像を生成するジェネレーターを開発しました。 Synthesizingはニューラルネットワークを通じて画像を生成する
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