Neural Network Console クラウド版
スターターガイド–時系列データ異常検知編–

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

概要
本ドキュメントではNeural Network Consoleを用いて、センサーデータを用いた故障予測などの時系列データを用いた異常検知モデルを作成する一連の流れをまとめました。
異常検知モデルには正常と異常の両データを準備しモデルを作成する“教師あり”異常検知と、正常データだけを用いてモデルを作成する“教師なし”異常検知があります。本ドキュメントでは“教師あり”異常検知 を解説しております。

2

目次

１

Deep Learningによる時系列データの異常検知

２

アカウントサインイン

３

データアップロード

４

異常検知モデル作成

５

異常検知モデル利用
3

Deep Learningのモデルを作るとはDeep Learningのモデルとは、分類や予測などを行うためのアルゴリズムで、ネットワークとパラメータに分解できます。よくDeep Learningは脳の神経構造に例えられますが、ネットワークとは回路図で、パラメータとはその上の抵抗値のようなものです。
モデル作成とは、目的に合わせたネットワークを構築し、準備したデータセットを用いてパラメータを最適化する作業です。データセットによるパラメータの最適化を学習と呼び、学習をしてできたモデルを学習済
みモデルと呼びます。

Deep Learningの学習
学習前モデルネットワーク

データセット
入力

出力
犬

学習済みモデル
ネットワーク

猫

最適化
パラメータ
※学習前のパラメータは乱数により決定

4

学習済み
パラメータ

時系列データの異常検知
Deep Learningのモデルを用いた異常検知には”教師あり”と”教師なし”の２つの手法があります。
本ドキュメントでは教師あり異常検知を解説しますが、異常データが少ない場合などは教師なし異常検知がよい場合もあります。
教師あり異常検知

教師なし異常検知入力データをもとに正常・異常を判断・分類するモデルを構築
モデルの学習には正常・異常データが必要なため、ある程度の異常データが必要
測定された観測値をモデルに入力するだけで正常・異常を分類可能なため、実装が容易入力データを再現するようなモデルを構築
モデルの学習に必要なデータは正常データだけ。ただし、異常を判断できているかどうかの確認のために少量の異常データが必要
測定された観測値をモデルに入力し得られた出力値(正常時の想定値)と観測値との差分から正常・異常を判定・分類するため、実装が複雑

正常・異常を分類
入力

入力データを再現
正常
異常

出力(=入力)入力
差を異常度としてモニタリング
5

観測値

目次

１

Deep Learningによる時系列データの異常検知

２

アカウントサインイン

３

データアップロード

４

異常検知モデル作成

５

異常検知モデル利用
6サインインページへの移動
Chromeを利用して、https://dl.sony.com/jaに移動します。
ページの右上にある「無料で体験」をクリックします。
サインインするためのアカウントをSONYアカウントまたはGoogleアカウントから選択します。どちらを選択してもこのドキュメントの内容は進めることが可能です。

GoogleアカウントとSonyアカウントの違い

サインインページへの移動方法
１. 「無料で体験」をクリック

２. SONYアカウントまたはGoogleアカウントのどちらかを選択

Sony
アカウント

Sonyアカウントを利用しているその他のサービスとのアカウント連携が可能
Sonyアカウントを既にお持ちの場合は、アカウント作成不要でNNCの利用が可能
法人向けメニュー※の利用が可能

Googleアカウント

Googleアカウントを利用しているその他のサービスとのアカウント連携が可能
Googleアカウントを既にお持ちの場合は、アカウント作成不要でNNCの利用が可能※法人向けメニューの利用には別途契約が必要です。
詳細はNeural Network Console法人版Basicをご確認ください。

※アカウントがない場合には選択後に作成可能です7

SONYアカウントでのサインイン
SONYアカウントに登録しているメールアドレス・パスワードを入力し、ログインを行います。
※アカウントをお持ちでない方は、「新しいアカウントの作成」から新規作成を行ってください。
詳細は、AppendixのSONYアカウントの取得方法に記載があります。

１．メールアドレスの入力

２．利用規約への同意

8Googleアカウントでのサインイン
Googleのメールアドレス・パスワードを入力し、ログインを行います。

１．メールアドレスの入力

２．パスワードの入力

9３．利用規約への同意目次

１

Deep Learningによる時系列データの異常検知

２

アカウントサインイン

３

データアップロード

４

異常検知モデル作成

５

異常検知モデル利用
10データについてお手持ちの時系列データを用いて異常検知モデルを作成する場合には、データの準備やアップロードなどが必要ですので、次頁以降を読み進めてください。
データをお持ちでない場合には、NNCのサンプルデータを用いて本ドキュメントを進めることが可能です。
本ドキュメントで利用しているNNCのサンプルデータに関してはサンプルデータの説明に説明があります。
また、 UCI Machine Learning RepositoryやKaggle等で公開されているウェブ上のオープンデータを利用することで、データ準備からモデル作成を体験いただくこともできます。

11データアップロードのステップ
Neural Network Consoleはクラウドサービスのため、モデルを作成するために必要なデータセットをあらかじめクラウドにアップロードする必要があります。
データセットとは入力データと出力データのセットで、センサーデータの教師あり異常検知の場合には、入力のセンサーデータと出力の正常・異常の判別ラベルのセットになります。
お手持ちのPCにデータセットを準備し、以下のステップでクラウドへのアップロードを行います。

データアップロードのステップ
１

データセットの準備

２

アップロード用CSVファイルの準備

３

データセットのアップロード

12

データセットの準備

データセットの準備

CSVファイルの準備

データ
アップロードモデル作成には、モデルを学習させるためのデータセット（学習データ、Training Data）と、モデルの精度を検証するためのデータセット（検証データ、Validation Data）の２つが必要になります。
作成されたモデルの精度を正しく検証するためには、学習に利用していないデータで検証データを準備する必要があるため、時系列データの場合は、観測時刻またはサンプルや観測箇所などのデータ取得環境により学習データと検証データに分割します。
学習データと検証データ

時系列データのデータ分割
時刻による分割

データセット

学習データ

分割

学習に利用

検証データ

学習には利用せず、モデルの精度検証に使用

13

環境による分割

学習データ

サンプル
A～C

学習データ

サンプル
D

検証データ

検証データ

データセットの準備

データセットの作成・管理方法

観測データを一定時間ごとに切り出し、正常・異常のラベルとセットで管理します。
切り出す領域を重複させることで多数のデータを作り出すことができます。

観測データ

T=0～20
T=5～25
T=10～30

異常箇所

時系列データ

加工後データ

ラベル

正常

正常

正常
14

異常

CSVファイルの準備

データ
アップロードデータセットの準備

アップロード用CSVファイルの作成

CSVファイルの準備

データ
アップロード切り出した時系列データは、正常・異常のラベルと対応付けし、アップロードするためのCSVファイルで管理します。
時系列データ0001.csv

0002.csv

0003.csv

0009.csv

正常

正常

正常

異常

ラベル

 Deep Learningの入出力に用いるための名称を記載
 原則は入力がxで、出力がy※※カラム名は変更することも可能だが、変更時はレイヤー設定を手動で変更する必要がある

 正常・異常のラベルは数値情報に変換
この例では0を正常、1を異常として変換

training_data.csv
xy0001.csv
0.02355

0001.csv

00.57766

0002.csv

00.64312

0003.csv

00.93555
0.832470009.csv

1-0.3254

15 カラム名や時刻情報は入れず、数値データのみを記載
 複数の時系列データを入力にする
場合には、列を増やして記載

データセットの準備

データセットのアップロード

CSVファイルの準備データアップロード

Neural Network Consoleへのデータアップロードには専用のアップローダを利用します。
アップローダ上で準備したCSVファイルを指定し、データをアップロードします。

１．アップローダの取得

２．アップロードキーの取得

３．アップローダの実行 以下のリンクからアップローダをダウンロード
https://support.dl.sony.com/docs-ja/
データセットアップロードツールのダウンロード/ Neural Network Consoleにログインし、Datasetタブの中のUpload Datasetをクリック

 １で取得したアップローダを起動 tokenに２で取得したアップロード
キーを貼り付け fileに作成したCSVファイルを指定
 Startをクリックし、アップロードを実行 ポップアップ画面に表示されるアップロードキーをコピー※画像データはCSVに含まれるパスを参照し自動的にアップロードされます。
16

データセットの準備

アップロード先のデータセット確認

CSVファイルの準備

データ
アップロードアップロード後はDatasetタブの一覧にデータセットが追加されます。
アップロード時のCSVファイルのファイル名がデータ名として一覧に表示され、選択することで中身を確認することができます。表示の際に、画像や時系列データなどはサムネイルの形で確認できます。

アップロード後のデータセットの例
アップロード時のCSVファイル

データセット一覧に追加されたデータセット

例. training_data.csv
x:sin_wave

y:abnormal

data/OK/0001.csv

0data/NG/0001.csv

1data/OK/0002.csv

0data/NG/0002.csv

1

CSVのファイル名がデータ名になります…

…

画像や時系列データが表示されます
17【参考】NNC上のサンプルデータ(sin_wave_anomaly_detection)の説明
このドキュメントではNNC上のサンプルデータであるsin_wave_anomaly_detectionを用いて解説を行います。
このデータセットは、波形の上にあるノイズの有無から正常、異常を判別するものです。

入力データの例

ラベルの対応関係“０”ノイズ無“１”
ノイズ有128

18

目次

１

Deep Learningによる時系列データの異常検知

２

アカウントサインイン

３

データアップロード

４

異常検知モデル作成

５

異常検知モデル利用
19

異常検知モデルの作成ステップ
sin_wave_anomaly_detectionのサンプルデータを用いて、異常検知モデルの作成過程を説明します。

異常検知モデルの作成ステップ
１

新規プロジェクトの作成

２

データセットの指定

３

ネットワークの作成

４

学習・評価

20
20

新規プロジェクト作成

新規プロジェクトの作成

データセット
指定

ネットワーク
作成

学習・評価

Projectタブから新規プロジェクトを作成します。

２. “New Project”をクリック

１. Projectタブをクリック

３. プロジェクト名を入力し“OK”をクリック※プロジェクト名は半角英数字のみ利用可
能です21サンプルプロ
ジェクト選択データセットの指定

データセット
指定

ネットワーク
修正

学習・評価

DATASETタブからTrainingとValidationのデータセットをそれぞれ紐づけます。
１. Datasetタブをクリック

２. Trainingをクリック

３. Not Setをクリック

６. Validationをクリックし、３～５と同様の手順を実施

４. 一覧から学習に用いるデータセットを選択

選択したデータセット名５. リンクマークをクリック※※ブラウザの拡大率によって表示されないことがあります。
表示されない場合は表示の縮小をお試しください。

22

本ドキュメントではNNCのサンプルである以下のデータセットを利用しますが、ご自身のデータセットをご利用になる場合にはデータセットのアップロード時に指定したファイル名を選択してください。
Train:
synthetic_data.sin_wave_anomaly_detection.training_labeled
Validation: synthetic_data.sin_wave_anomaly_detection.va
lidation_labeled新規プロジェクト作成

ネットワーク作成の操作方法

データセット指定

ネットワーク作成

学習・評価

EDITページに移動し、ネットワークを作成します。一覧から必要なレイヤーを選択し、順につなげていくことでネットワークが作成できます。レイヤーとはDeep Learningでネットワークを作成するための関数で、NNCに限らず一般的なものですので、それぞれの詳細な仕組みなどは入門書などでご確認下さい。本ドキュメントでは詳細を知らずともモデル作成ができる構成になっております。
時系列データの異常検知に関するレイヤーの並べ方は次頁以降で説明をしていきます。
データの次元を表現
28

レイヤー
選択 １．レイヤーを選択

28

学習指示

16

24

ネットワーク構造

24

レイヤー
設定

ネットワーク
統計量

３．詳細設定23

クリック
離す

２．ネットワークを連結新規プロジェ
クト作成

入出力のレイヤーを配置

データセット
指定

ネットワーク
作成

学習・評価

まずは入出力のサイズや学習のための誤差などをレイヤーを並べて指定します。
分類をするモデルの場合には以下のセットが基本となります。

レイヤーの役割

レイヤー配置修正箇所

時系列のサイズを設定

出力の分類数を設定
確率値での出力を設定

時系列データのサイズはDatasetタブで確認「128,1」は128時刻分のデータが1つあることを示している

誤差の計算方法を設定

24

新規プロジェクト作成

ネットワーク作成の考え方

データセット
指定

ネットワーク作成

学習・評価

前頁で作成したネットワークは入出力だけの最小の状態です。これから入力と出力の間にレイヤーを入れることでネットワークを作成していきます。
一般的にはレイヤーを組み合わせたセットを最小単位として考え、このセットを組み合わせていきます。
代表的なセットは下で示したAffineのセット、Convolutionのセットになります。
Convolutionのセットは入力データが画像の場合によく使われます。
代表的なレイヤーのセット※
レイヤーのセットを挿入

Affineのセット

Convolutionのセット※ 一般にAffineのセットだけを組み合わせたモデルをDeep Neural Network(DNN)、Convolutionのセットを用いたモデルをConvolutional NeuralNetwork(CNN)と呼びます。

25

新規プロジェクト作成

Affineのセットの挿入

データセット
指定

ネットワーク作成

学習・評価

まずはAffineのセットを一つ挿入し、次頁以降の学習・評価を実施します。
次にネットワークを作り替え、学習・評価を繰り返していきます。ネットワークの作り替えは、Affineのセットの数を変更する方法とAffineのサイズを変更する方法の2種類があります。
セットの数やサイズは大きくすればモデルが複雑になるため精度向上が期待されますが、一方で、複雑すぎて上手く学習させることができず精度が低下する場合もあります。
Affineのセットだけで精度改善が見られない場合には、次頁のConvolutionのセットも利用ください。

モデル作成（1回目）
Affineのセットを追加
入出力の間にAffineとReLUの層を挿入

モデル作成（2回目以降）
Affineのサイズの変更
Affineのセットを追加
入出力の間にAffineとReLUの層を挿入

AffineのパラメータのOutShapeを変更…

26

新規プロジェクト作成

Convolutionのセットの挿入

データセット
指定

ネットワーク作成

学習・評価

時系列データでConvolutionのセットを用いる場合には、事前に時系列データを疑似的に画像データのように変換する必要があります。Reshapeを用いて画像のように変換後に、Convolutionのセットを挿入します。
Convolutionのセットのパラメータもデフォルトから変更をする必要があります。
Convolutionのセットのパラメータの試行錯誤は、convolutionのOutMapsを変えることが一般的です。
修正箇所

Convolutionのセットに入力するために次元を変換

入力サイズを3次元に変更
例 Input: 128, 1 → OutShape: 1, 128, 1

Convolutionのセットのパラメータを設定

任意の数字を記載（例: 64）
数を増やすとモデルが複雑になる「3, 1」を記載(原則変更は不要)
変更する場合には、後ろの「, 1」を変更するとエラーになります「2, 1」を記載(原則変更は不要)
変更する場合には、後ろの「, 1」を変更するとエラーになります27

ConvolutionのセットとAffineのセットの併用

新規プロジェ
クト作成

データセット
指定

ネットワーク
作成

学習・評価

ConvolutionのセットとAffineのセットを併用する場合には、Convolutionのセットの下にAffineのセットを用いることが一般的です。
AffineのセットをConvolutionのセットの上に用いる場合には、Convolutionへの入力が3次元である必要があるため、AffineのOutshapeを3次元に設定する必要があります。

Convolutionのセットの下にAffineのセットを挿入

28

新規プロジェ
クト作成

学習の実行

データセット
指定

ネットワーク作成

学習・評価

EDITページのRunボタンをクリックすることで学習が実行されます。
GPUを選択すると、高速に学習を行うことができます。（参考: 学習環境と処理時間）
GPU等有料のメニューを利用する場合は事前にクレジットカード登録もしくは法人契約が必要になります。
(法人契約：https://dl.sony.com/ja/business/)

TRAININGページの概要

学習実行の方法

２. Runをクリック

学習曲線（縦軸: 誤差、横軸: 学習世代）

１. 計算資源を選択

途中経過のログ29

新規プロジェクト作成

学習曲線の読み取り方

データセット
指定

ネットワーク
作成

学習・評価

学習結果の良し悪しは、まずは学習曲線から判断をします。
TrainingとValidationの差が大きい場合(過学習)は、モデルがTraining Dataに特化し過ぎた状態(教科書を丸暗記した場合に応用問題が解けないのと似た状態)です。
未知のデータの予測精度が低いため、データを増やしたり、レイヤーの数を減らすなどの改善が必要です。

良いモデルの学習曲線

悪いモデルの学習曲線（過学習）TrainingとValidationの差が大きい
誤差

誤差

学習が進むにつれて誤差が小さくなる

Epoch数Epoch数30

Training Data
(学習に使用したデータ)
Validation Data(学習に使用しないデータ)

新規プロジェ
クト作成

評価の実行

データセット
指定

ネットワーク作成

TRAININGページのRunをクリックするとEVALUTIONページに遷移し、詳細な判定結果を確認できます。
各データに対するモデルの判定結果や統計的な精度や指数、混同行列などを確認できます。

評価実行の方法

表示可能なグラフの概要
内容

評価グラフ

OutputResultConfusion
MatrixClassification
ResultClassification
MatrixLikelihood
Graph

各データの１つ１つの判定結果

問題
分類/回帰

データセット全体の統計的な指標と混同行列(分類ラベルごとに結果を集計した表)

分類

各データの判定確率上位３カテゴリの確率分類

カテゴリごとのモデルの判定傾向

分類

判定確率と正答率の傾向

分類

31

学習・評価

新規プロジェクト作成

評価の見方：Output Result

データセット
指定

ネットワーク
作成

学習・評価

検証用データの右側にモデルの予測結果が表示されます。
各検証用データに対して、作成したモデルがどのように判断したか確認できます。

Output Resultページのスナップショットとその見方
クリックして選択ページを変更し全ての結果を確認可能

追記カラム名について• 出力をアポストロフィー付きで表記
例: 学習時にx → yであれば、y’を出力
検証用データモデルの判定結果

ラベル”0”(正常)の予想確率

32

ラベル”1”(異常)の予想確率• 分類問題の場合にはさらにindexを用い、各クラスの予想確率を出力
例: 2値分類の場合、y’__0とy’__1を出力

新規プロジェクト作成

評価の見方：Confusion Matrix

データセット
指定

ネットワーク
作成

検証用データに対する統計的な評価指標と混同行列を表示します。
混同行列を用いて、全体の正答数や間違いやすいラベルの傾向などを確認できます。

Confusion Matrixページのスナップショットとその見方
クリックして選択モデル全体の評価指標

Accuracy: 全データの内、正答した数の割合
Precision:予測を正と判断した中で、答えも正のものである割合
Recall:答えが正の中で、予測が正とされた割合
F-Measure: PrecisionとRecallの調和平均y’(モデルによる判定結果)

混同行列

y (あらかじめ設定した正解結果)

正解がラベル”1”(異常)のものを”0”(正常)と予想し、間違えた数が1つ

33

学習・評価

目次

１

Deep Learningによる時系列データの異常検知

２

アカウントサインイン

３

データアップロード

４

異常検知モデル作成

５

異常検知モデル利用
34

異常検知モデル利用のステップ
Neural Network Consoleから異常検知モデルをダウンロードすることでお客様の環境で自由にモデル利用ができます。
モデルを実行するためには、Neural Network Libraries(NNL)が必要になります。
NNLを用いることでコマンドラインやpythonなど様々な方法で異常検知モデルが実行可能となります。

異常検知モデル利用のステップ
１

異常検知モデルのダウンロード

２

Neural Network Librariesの設定

３

異常検知モデルの実行35

モデルのダウンロード

異常検知モデルのダウンロード

Neural NetworkLibraiesの設定

モデルの実行

学習が完了し最適なモデルを作成した後は、「Job History」の中から該当のモデルを右クリックし、選択肢の中の「Download」をクリックすることでモデルをダウンロードできます。
NNP、NNB、ONNXは作成したネットワークと学習済みパラメータの値が含まれたファイルで、実行方法に応じて使い分けをします (詳細はモデルの実行方法) 。また、html betaは学習結果などの内容をhtml形式で出力したものです。
作成したモデルの権利は作成者に帰属し、自由にDeep Learningのモデルを利用することができます。

36

モデルのダウンロード

Neural Network Librariesの設定
任意のPCにNeural Network Librariesをインストールします。

Neural Network Librariesのインストールについては、以下のドキュメントをご参照ください。
http://nnabla.readthedocs.io/en/latest/python/installation.html

37

Neural Network
Libraiesの設定

モデルの実行

モデルのダウンロード

モデルの実行方法

Neural Network
Libraiesの設定

モデルの実行

Neural Network Librariesを用いてモデルを実行する方法は、使用する言語に応じて様々な方法があります。
また、ONNXを利用することで、他のDeep Learningのフレームワークを利用することも可能です。
次頁以降では、コマンドラインまたはPythonで実行する方法を解説いたします。

実行方法１
２

コマンドラインPythonGPU
利用可能

ダウンロードファイル

特徴
最も簡単に利用可能

参考URL

NNPファイル

https://support.dl.sony.com/docs-ja/
チュートリアル：neural-networkconsoleによる学習済みニューラ/

NNPファイル

https://support.dl.sony.com/docs-ja/
チュートリアル：neural-networkconsoleによる学習済みニューラ/

可能

比較的容易に利用可能

NNPファイル

https://github.com/sony/nnabla/tre
e/master/examples/cpp/mnist_runtime

NNBファイル

https://github.com/sony/nnabla-cruntime

ONNXファイル

https://nnabla.readthedocs.io/en/latest/python/file_format_converter/file_format_converter.html

３

C++

可能

推論環境にPythonのインストールが不要

４C不可

非常にコンパクトであり、組み込み利用向き

５

他Deep Learning
フレームワーク

環境
依存

環境依存
38

次頁に解説ありモデルのダウンロード

コマンドラインでの推論実行

Neural Network
Libraiesの設定

モデルの実行

Neural Network LibrariesのインストールされたPython環境で、コマンドラインから以下を実行します。
nnabla_cli forward ¥-c [ダウンロードしたネットワークモデルファイル(*.nnp)] ¥-d [推論をするデータセットを取りまとめたCSVファイル] ¥-o [推論結果の出力ディレクトリ]※ Neural Network ConsoleのEVALUATIONタブでの推論実行時に同様のコマンドを使用しているため、ログの出力ウインドウに同様のものが出力されています。
2017-10-24 05:54:28,942 [worker]: [INFO]: nnabla_cli forward -c/home/nnabla/results/results_current_100.nnp -d ccbf15a0-bcb6-4ba6-b10e27fc877c4348/1002/index.csv -o /home/nnabla/results39

モデルのダウンロード

Pythonでの実行方法
ダウンロードしたネットワークファイルをPythonで読み込んで利用します。
# NNablaのインポート
import nnabla as nn
from nnabla.utils import nnp_graph# nnpファイルの読み込み、ネットワークモデルの取り出し
nnpFile = nnp_graph.NnpLoader('./result.nnp’)
networkModel = nnpFile.get_network(‘MainRuntime ', batch_size=1)# 入出力レイヤーの名前を取得
inputName = list(networkModel.inputs.keys())[0]outputName = list(networkModel.outputs.keys())[0]# 入出力レイヤーの数値変数を取得
x = networkModel.inputs[inputName]y = networkModel.outputs[outputName]# 推論の実行
x.d = np.array(data)y.forward(clear_buffer=True)# 推論結果の表示
print(y.d[0])40Neural Network
Libraiesの設定

モデルの実行

Appendix

41

SONYアカウントの取得
アカウント作成ページに移動し、メールアドレスやパスワードなどを設定します。

１．作成ページへの移動１２．作成ページへの移動２

３．メールアドレス等の入力 「新しいアカウントの作成」を押下 「はじめる」を押下 登録するメールアドレスとパスワードを入力

42

SONYアカウントの取得
生年月日などを入力し、利用規約などの確認を行います。

４．生年月日の入力

５．利用規約への同意

６．セキュリティ認証

 国/地域、言語、生年月日を入力

 メール配信の有無を選択
 利用規約・アカウントポリシーの確認 「私はロボットではありません」を押下※画像選択が表示された場合には指示に従う43

SONYアカウントの取得
確認メールを受信し、アカウントの有効化を行います。

７．確認メールの送付

８．確認メールの確認

 登録したメールアドレス宛に確認メールが送付される

 確認メールを開き、「確認する」を押下

44

学習環境と処理時間
一般的にDeep LearningはGPUを用いることにより、CPUと比べ高速に学習処理を行うことが可能です。

学習実行環境と処理時間・ご利用料金
学習実行環境学習処理時間

1時間当たりのご利用料金

ご利用料金目安

１CPU

1,209,600秒(336時間)85円

約28,560円

２

NVIDIA® TESLA® K80
GPU

14,976秒(4.16時間)

210円

約874円

３

NVIDIA® TESLA® V100
GPU

3,960秒(1.1時間)

560円

約616円

【検証環境】
 データセット：CIFAR 10 ネットワーク：ResNet-101
 epoch：300
45

SONYはソニー株式会社の登録商標または商標です。
各ソニー製品の商品名・サービス名はソニー株式会社またはグループ各社の登録商標または商標です。その他の製品および会社名は、各社の商号、登録商標または商標です。