VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) （2017/1/8）のつづき。 前回、予告したように下の3つのニューラルネットワークを動かして犬・猫の2クラス分類の精度を比較したい。 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する VGG16が抽出した特徴を使って多層パーセプトロンを学習する VGG16をFine-tuningする リポジトリ：dogs_vs_cats 1. 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する ベースラインとしてVGG16は使わずに小規模な畳み込みニューラルネットワークをスクラッチから学習する。学習データは、犬クラス1000枚、猫クラス1000枚と小規模なデータを使うのであまり大規模なネットワークは学習できない。そこで、畳込みが3層のLeNet相当の小さなモデルを構成した。 横の矢印はそのレイヤでの出力の4Dテンソルのサイズ (samp
中華街の料理人たちから圧倒的に信頼される中華鍋 山田工業所という会社がある。鉄鍋、主に中華鍋を作る会社だ。独自の「打ち出し製法」で作られる中華鍋は、プロの要求に応える逸品である。 「打ち出し製法」とは、1枚の鉄板をハンマーでたたいてたたいて鍋の形に曲げていく作り方だ。たたくことで鍋が薄くなり、密度が上がって頑丈にもなる。タフな使用に耐える丈夫さと圧倒的な熱の通りを兼ね備えた鍋になるのだ。 ※本記事はライター、編集部の興味から生まれた通常の編集記事であり、有限会社山田工業所の広告記事ではありません。別記事でチャーハンを作った際、鉄の中華鍋のあまりの効果に感銘を受けたライターの興奮によって作られた記事です。 中華鍋でチャーハンを作ると自宅でも最高のチャーハンが出来てしまう驚きは、以前、別の記事「【中華鍋】自分史上最高のチャーハンを求めて【自宅で作る】」でも述べた。御一読、御シェアしてくれるとう
はじめに 基本パクリです。特にソースコードはほぼ丸パクリです。ただし、そのままだと動かないので手は加えてます。 ディープラーニングの基礎知識が皆無です。動かしたい欲望だけで作りましたので、ご了承ください。 開発期間は約１週間くらいです。 Pythonわかりません。TensorFlow初めてです。とかいうレベルです。 Dir en greyについては、https://ja.wikipedia.org/wiki/DIR_EN_GREY こちらで勉強してください。 ちょっと記憶が曖昧なところがあるので間違ってたらさーせん。 Qiita初投稿です。わからないことだらけです。 パクリ元 ディープラーニングでザッカーバーグの顔を識別するAIを作る①（学習データ準備編） - Qiita TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ TensorFlowによる
ボクらの世代は「愛国心＝危険思想」という教育を受けた。日の丸を付けた街宣車は危ない自動車、服に日の丸が付いているのは暴走族の象徴だった。 でも心のどこかで「自分の国を好きになるのがなぜ悪いことなのか？」という疑問符がくすぶっていた… https://t.co/Q3nhLFHrqT
pipによるパッケージ管理は便利だが、インストールしたパッケージを一括でアップデートしようと思うと結構面倒くさい。 どうにかならないか調べたところ、以下のページに便利なコマンドが紹介されてた。 Pro Tip - Pip Upgrade All Python Packages $ pip freeze --local | grep -v '^\-e' | cut -d = -f 1 | xargs pip install -U pip 追記：pip=9.0.1の形式に対応。コメントしてくださったみなさん、ありがとうございました。 → $ pip list --outdated --format=legacy | awk '{print $1}' | xargs pip install -U pip これで一括でアップデートできる。Python3系列の場合もpip3で置き変えればOK。 .z
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