ニューラルネットワークの学習サンプル数をどこまで減らせるか試してみた！

はじめに はじめまして，monokemonoke と申します． 深層学習モデルは一般的に多くの学習データを訓練の際に必要とすると言われています．学習サンプル数が足りないとポテンシャルを発揮できないということです．この特徴を克服しより効率的に学習を進めるために，最近では Active-learning [1] といった研究分野があり，より効率的に学習サンプルを選択する手法が提案されています．この記事では，簡単なデータセットとモデルアーキテクチャを用いて，Data-Centric AI [2] を体感してみようと思います． 実験設定 実験には以下のデータセットを用います． Fash...