はじめに
このチャレンジでは、事前学習済みモデルを使って、サンプル数の制限されたデータセットに対する分類モデルを学習します。3つの事前学習済みモデルによって抽出された特徴ベクトルをマージし、それを使って分類モデルを学習します。その後、学習済みモデルを使ってテストデータセットのサンプルのラベルを予測し、結果ファイルを生成します。このチャレンジでは、テストデータセットで95%の精度を達成することが求められます。
このプロジェクトでは、複数の事前学習済みの深層学習モデルから特徴ベクトルを統合し、単純なロジスティック回帰モデルを訓練して、テストデータセットに対する予測を行う方法を学びます。
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このチャレンジでは、事前学習済みモデルを使って、サンプル数の制限されたデータセットに対する分類モデルを学習します。3つの事前学習済みモデルによって抽出された特徴ベクトルをマージし、それを使って分類モデルを学習します。その後、学習済みモデルを使ってテストデータセットのサンプルのラベルを予測し、結果ファイルを生成します。このチャレンジでは、テストデータセットで95%の精度を達成することが求められます。