【転移学習】学習済みVGG16 による転移学習を行う方法【PyTorch】

今回は、PyTorch を使って、学習済みのモデル VGG16 を用いて転移学習をしてみました。

VGG16 は、ImageNet という大量の画像データセットで 1000カテゴリの分類を学習したモデルになります。

この VGG16 モデルに対して転移学習を行って、新たに「アリ」と「ハチ」の画像を学習させます。

データセットの準備

「アリ」と「ハチ」の画像を PyTorch の公式サイトからダウンロードします。

「data」フォルダ以下にダウンロードされました。

画像に対して前処理を行うクラスを定義します。

画像の処理前と処理後のものを比較してみます。

【処理前】

【処理後】

学習用とテスト用の画像パスをそれぞれリストに格納します。

データセット作成用のクラスを定義します。

データローダーを生成します。

ミニバッチのサイズは 32 となります。

学習済みモデルをロード

学習済みモデル VGG16 をロードします。

出力層をデフォルトの 1000クラス分類から 「ハチ」か「アリ」かの2クラス分類に変更します。

モデルの構成は以下のようになります。

重みを更新するレイヤーを設定します。

param.requires_grad = True」とすると、重みが更新され、

param.requires_grad = False」とすると、重みが更新されなくなります。

今回は、出力層以外は学習しない(重みの更新を行わない)ようにします。

更新するパラメータ名は以下のように出力されます。

VGG16 の出力層のインデックスは「6」であることが確認できます。

学習を行う関数を定義

実際に学習を行う関数を定義します。

学習・検証を行う

実際に学習・検証を実行します。

結果は以下のように、学習は約11秒で終了しました。

おそらく更新するパラメータが少ないため、早く学習が終了したのだと考えられます。

参考文献

 

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