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。
これは Challenge です。Guided Lab とは異なり、学習のためにラボの手順に従うのではなく、チャレンジタスクを独立して完了する必要があります。Challenge は通常、少し難しい課題です。難しいと感じた場合は、Labby と相談したり、解決策を確認したりできます。
