のところのパッチサイズを小さくすることがあげられます。また、Unetの層の深さを変えることでもメモリの消費を抑えられます。十分にシンプルな課題であれば層を浅くすると計算時間の短縮や過学習の抑制（場合による）も期待できます。
アルゴリズム開発から実機・アプリ実装まで一機貫通のワークフロー:MATLABは、GPU、FPGA、およびその他のハードウェアアクセラレータとの連携が容易です。さらに、Simulinkと統合することで、アルゴリズムのシミュレーションやプロトタイピングを行うことができます。これにより、データや...
マルチコア デスクトップ、GPU、クラスター、クラウドを使用すると、大規模な計算を実行し、シミュレーションを並列化することができます。MATLAB を使用してデータを保存場所で処理し、MATLAB Parallel Server を使用して高性能クラスターに拡張し、MATLAB Production Server を使用して MATLAB 解析を...