はじめに
先進技術調査グループのせとです。本ブログでは、Apache MXNetを用いてfastaiで実装されている実践的な関数を真似てみた結果を紹介します。この試みのゴールは、完全一致の結果を目指すのではなく同じような傾向を得られるかを目指したものになります。完全一致を目指したいところですが、各フレームワークで用意しているモデルの構造が少し違ったり、各関数の計算方法が異なるので結果が等しくなりませんでした。もちろん、他方に併せて関数を自作すればほとんど一致する結果を得ることができますが実装のコストが高かったため、今回は行いませんでした。
モチベーション
弊社のプロジェクトでAI部分をAmazon SageMaker(以下、SageMaker)を使って実装したい要望がありました。しかし、プロジェクトで利用していたフレームワークはfastaiであるために簡単にSageMaker上で実行できないことがわかりました。この課題を解決するために、はじめは単純な学習を行えば達成できると思っていたのですが、実際にためしたところfastaiで達成した精度を再現できませんでした。このため、ファーストステップとしてfastaiで用いた関数をSageMakerのベースに使われているApache MXNetで真似て精度を再現を行えるかを試みました。
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