転移学習の方が自分で​作ったCNNモデルよ​り計算時間がかかって​しまう

機械学習初心者です。

CNNモデルをゼロから作ってトレーニングしたものと、AlexnetやGoogLeNetで転移学習したもののトレーニング時間を(同じtraining optionで)比較したところ、CNNモデルをゼロから作ってトレーニングしたものの方が計算時間が短いです。

一般的に言って転移学習は既に学習済であることから計算時間は短いかと思うのですが、なぜこのようになってしまうのでしょうか。

※個人的にはCNNモデルのフィルター数がpre-trained networkと比較すると少ないのでこちらが原因の一つかと考えています。

どうぞよろしくお願いいたします。

Answer 1

[Kenta]

おっしゃるとおり、パラメータ数がalexnet, googlenetのほうが圧倒的に多いためと思われます。各ネットワークに関して、ワークスペースの「バイト」をご参照ください。

[ssk]

Itakuraさま、ありがとうございます。パラメータ数についてpre-trained networkと私の作ったモデルを確認してみます。

[ssk]

Itakuraさま、度々のご連絡失礼いたします。当方の開発環境でワークスペースを見たところ、バイトの表示を見つけられなかったのですが、どちらを指していらっしゃるかご教示頂けますと幸いです。

[Hiro Yoshino]

作成されたネットワークのオブジェクトがワークスペース上にあるかと思います。

ワークスペース内の「名前」、「値」の隣に「バイト」が見当たらない場合は、以下のように右クリックから表示する属性を選択することができるので、そこから選択して頂ければ表示されると思います。

ご確認ください。

[ssk]

詳細をご教示頂き大変ありがとうございました。