質問: trainnetworkで大量のイメージを学習させる方法はありますでしょうか? trainnetworkを用いた学習についての質問になります。 下記のurlのように「高さ、幅、チャンネル数、データ数の4次元配列」を入力としているのですが、 データ数を大きくした場合に最大配列サイズの設定を超えているとエラーが生じます。 データ数を分割して複数回学習をする方法も試みたのですが、 データ数の大きい場合にも一度で学習可能な方法がございましたら是非教えて頂きたいです。 https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainnetwork.html#bu6sn4c_sep_shared-train-x よろしくお願いいたします。
回答: 高さ、幅、とあるので対象は画像でしょうか?それならばひとまずは各画像のサイズを下げて、 望む精度がでるか試してみてはどうでしょうか。もし、それで精度が不十分であれば他の方法を考えれば良いと思います。 訓練時ではなく、4d配列のデータを用意するときにメモリが足りなくなるのですよね? おそらく対処の方法は対象によってくるので、データの種類や枚数、1データ当たりのサイズ、pcのメモリ、データの例などできる限り詳しく記述いただけると幸いです。