ディープ ラーニング モデルの確認

Image Analyst ライセンスで利用できます。

推論時にディープ ラーニング モデルを使用する前に、ディープ ラーニング モデルを理解することが重要です。 モデルを確認することで、モデルがどのようにトレーニングされたのか、どのように実行されるかがわかります。 多くの場合、複数のモデルを比較することになります。 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウでは、トレーニングおよび作成されたディープ ラーニング モデルを確認できます。 [ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウを開くには、[ディープ ラーニング ツール] ドロップダウン メニュー をクリックして、[ディープ ラーニング モデルの確認] を選択します。

[ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウには、Esri モデル定義ファイル (*.emd) の情報と ModelCharacteristic フォルダーの内容が表示されます。 これらのファイルまたはフォルダーが存在しない場合は、ウィンドウに [<フォルダー名> に十分な情報がありません] というエラー メッセージが表示されます。 下の表では、[ディープ ラーニング モデルの確認] ウィンドウの内容を説明しています。

アイテム	説明
モデル	[参照] ボタン を使用すると、確認したいモデルを探すことができます。 関連付けられたすべてのモデルが [モデル] ドロップダウン リストに追加されます。 モデルを切り替え、ドロップダウン リストからモデルを削除できます。
モデル タイプ	モデル アーキテクチャの名前。
バックボーン	トレーニング モデル用のアーキテクチャとして使用された事前構成済みのニューラル ネットワークの名前。
学習率	ニューラル ネットワークのトレーニングに使用される学習率。 この値を指定しなかった場合は、トレーニング ツールにより値が計算されます。
トレーニング ロスと検証ロス	このセクションには、モデルのトレーニング中に発生したトレーニング ロスと検証ロスを示すグラフが表示されます。
モデルの解析	モデル アーキテクチャに応じて指標または数字。 たとえば、ピクセル分類モデルには、各クラスについて精度、再現率、F1 スコアの各指標が表示されます。 オブジェクト検出モデルには、平均精度スコアが表示されます。
サンプル結果	地上参照データと予測のペアの例を表示します。
エポックの詳細	トレーニング ロス、検証ロス、時間、その他の指標など、各エポックの情報を格納したテーブル。