VGGの実装

美容・ファッションの専門家によるVGGの実装についての豊富な知識

初心者向けチュートリアル

この記事では、STL10 [2, 3] データセット上でのVGGの実装とトレーニングについて見ていきます。

VGGのアーキテクチャについては、前の記事で紹介しました。詳しく知りたい場合は、ぜひ参照してください。

初心者のための画像分類

2014年のVGGとResNetのアーキテクチャ

towardsdatascience.com

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要約すると、

VGG は Visual Geometry Group の略で、オックスフォード大学の研究グループです。2014年、彼らは画像分類タスクのための深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを設計し、それを彼ら自身にちなんでVGGと名付けました [1]。

VGGNetには、VGG16（16層）やVGG19（19層）などのいくつかの構成があります。

VGG16のアーキテクチャは以下の通りです：13つの畳み込み層と3つの全結合層があります。

モデルの実装

PyTorchでVGG16を実装しましょう。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class VGG16(nn.Module):
    def __init__(self, input_channel, num_classes):
        super(VGG16, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(input_channel, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512...

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