モデルの追加学習
モデルを適用すると効果が良くない場合に、追加学習を行ってください。従来はデータセットを追加して再度トレーニングを行いますが、全体の正確度が落ちるほか、時間もかかります。「モデルの微調整」を使用して反復すると、全体の正確度を確保でき、時間の削減も可能です。
| このステップは、「開発者モード」にのみ使用できます。 |
一般的なモデルの微調整
ユーザーがトレーニングしたモデルは、以下の方法で微調整を行います。
-
モデルの認識効果がよくない画像を収集します。
-
Mech-DLK でモデルの所属プロジェクトを開きます。
-
をクリックして「開発者モード」をチェックします。
-
収集した画像をインポートしてラベルを付けます。
-
をクリックします。トレーニングパラメータ設定ウインドウのモデルの微調整パネルで微調整をオンにしてトレーニング済みモデルの微調整をオンにします。 -
トレーニングパラメータパレットに切り替え、学習率の値を小さくします。エポックの合計数を 50~80 程度に設定します。
-
確認をクリックしてパラメータ設定を保存します。
-
モデルをトレーニングしてエクスポートします。
ディープラーニングモデルの追加学習
ディープラーニングモデルは、Mech-Mind 独自開発した汎用モデルです。ディープラーニングモデルの詳細説明及び使用ガイドについては、ディープラーニングモデルの概要をお読みください。
以下の方法で微調整します。
-
モデルの認識効果がよくない画像を収集します。
-
Mech-DLK でプロジェクトを新規作成し、対応するモジュールを追加します。
-
をクリックして「開発者モード」をチェックします。
-
収集した画像をインポートしてラベルを付けます。
-
をクリックします。トレーニングパラメータ設定のモデルの微調整をクリックし、微調整をオンにしてディープラーニングモデル微調整を有効にします。それから
をクリックして微調整したいモデル（.dlkmp ファイル）を選択します。 -
トレーニングパラメータパレットに、学習率の値を小さくします。エポックの合計数を 50~80 程度に設定します。
-
モデルをトレーニングしてエクスポートします。