ディープダブルディセントの再現：初心者の旅

リカーシセンターで機械学習の初心者がある挑戦をしました。それはディープダブルディセント現象の再現です。ゼロから始め、CIFAR-10データセットでResNet18モデルを訓練し、様々なモデルサイズとラベルノイズがモデル性能にどう影響するかを調べました。モデルアーキテクチャの調整、ラベルノイズの正しい適用、精度指標の理解といった課題を乗り越え、最終的にディープダブルディセント現象を再現することに成功しました。モデルサイズと訓練エポック数の一般化能力への影響、そしてラベルノイズがダブルディセント現象に及ぼす大きな役割を観察しました。