前回（2017/1/10）は、VGG16をFine-tuningして犬か猫を分類できる2クラス分類のニューラルネットワークを学習した。今回は、同様のアプローチで17種類の花を分類するニューラルネットワークを学習してみたい。前回の応用編みたいな感じ。この実験はオリジナ…

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…

VGG16はILSVRCのコンペ用に学習されたニューラルネットなのでImageNetの1000クラスを認識できる。しかし、前の記事（2017/1/4）で実験したように「ひまわり」のようなImageNetに存在しないクラスはそのままでは認識できない。 この問題を解決するためVGG16の…

今回は、Deep Learningの画像応用において代表的なモデルであるVGG16をKerasから使ってみた。この学習済みのVGG16モデルは画像に関するいろいろな面白い実験をする際の基礎になるためKerasで取り扱う方法をちゃんと理解しておきたい。 ソースコード: test_vg…

明けましておめでとうございます。 今年も目標を立てた。何が起こるか先が読めないご時世なので予定通りには行かないと思うけど(^^;; Deep Learningの深耕 今年も一昨年（2014/1/4）、昨年（2015/1/11）に引き続いてDeep Learningに関連した技術を深耕してい…