第5章の最後はデータの可視化についてです。 前回犬と猫の画像を分類するのに学習させたモデルの中間層を可視化していきます。 まずテスト画像を前処理し、表示してみます。 テスト画像 続いてモデルの入力に対して各層の活性化をひとつづつ返していくモデル…

前回は一からモデルを学習させることで画像の判別を行いましたが、今回は学習済みの畳み込みニューラルネットワークを使用してみます。 今回用いるのはVGG16です。これはImageNetという140万個のラベル付き画像と1000種類のクラスのデータセットを学習させた…

今回はタイトル通りの記事です。 学習済み畳み込みニューラルネットワークを使用して画像判別を行おうとし、VGG16をインポートしました。そして、インスタンス化するところまでは問題なかったのですが、VGG16を用いて特徴量の抽出を行おうとしたところcuDNN…

KerasでGPUを使えるようにする 今まで故障していたパソコンが復活しました。 前回はCPUでぶん回したのが原因だと思われるため、今回はしっかりGPUを購入しセットアップしました。 まだ駆け出し初心者なのでそこまで高級なのもいかがなものかと思い、NVIDIA G…

ディープラーニング用ではない普通のPCで無理に学習させていたりしたのが祟ったのか全く起動することができなくなってしまいました。幸い今までの研究データはUSBに入れてあるので大丈夫ですがプログラミング等のデータは復旧できなさそうです…これを機に10…

先ほどはMNISTを用いましたが、次はKaggleで提供されているDogs vs. Catsというデータセットを用いて学習をしていきます。 この最初の画像データをディレクトリにコピーする部分がどうしてもできずに毎回 invalid argumentのエラーが出てしまいました。いろ…

第5章では実際に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使っていく章です。 最初はMNISTを用いてCNNを試していきます。 CNNを用いることで今まで画像を平坦なベクトルにしてから処理していたのを丸々画像として読み込めるようになります。 CNNで特徴的なの…

第4章では機械学習についての基礎的な内容が主に書かれていました。 機械学習モデルの評価 まずモデルを訓練データで訓練し、検証データでモデルの評価、テストデータで実際にテストするという流れが基本です。 検証データというのはモデルの層などのハイパ…

最後は回帰の問題をやっていきます。 回帰は今までの分類問題とは異なり、連続値を予想する問題です。 今回はBoston Housingデータセットを使用します。これは1970年代のボストン近郊に関する犯罪発生率や平均部屋数など住宅価格の予想に使う13種類の様々な…

続いて行うのは多クラス分類の問題です。 今回はReutersデータセットというニュース記事とそのトピックを集めたデータセットを使用します。トピックの種類は全部で46種類です。 前回と同様にnum_words=10000とすることで単語の数を制限します。 データの下準…

第3章では二値分類、多クラス分類、スカラー回帰の3つを実際に試してみる章です。 今回はとりあえず二値分類をやってみます。 まず最初にIMDbというデータセットを使用するみたいです。 これは50000件の映画の肯定的な、または否定的なレビューで構成されて…

第2章では実際にMNISTという手書きの数字データセットを用いてニューラルネットワークを試してみようという章でした。 まずKerasからMNISTのデータセットを呼び出しています。 最初のtrain_imagesとtrain_labelsは訓練データセットと呼ばれるものです。 trai…

以前からディープラーニングの勉強をしようと常に思っていましたが、なかなか時間がなく、あまり進みませんでした。 しかし今回は外出自粛ということで驚くほど時間が余る状況となったので、これを機に勉強したいと思い、タイトルの本を購入しました。 本書…

初めまして、医学部5年生のめるぱんです。 これから国家試験に向けて毎日勉強の日々が始まるので、その記録としてブログを始めようと思いました。 世間は新型コロナウイルスCOVID-19で緊急事態宣言も発令され、外出できない状況が続いているため、勉強に対す…