こんにちは、あんどう(@t_andou)です。
前回から、少ないデータで効率よく学習させるfinetuningの記事を翻訳していますが、今回は全3回中の第2回です。
全3回の予定
- データの準備・データの水増し
- 1から小さな畳み込みニューラルネットワークを作ってみる(<-今回はここ)
- 学習済みネットワークを流用する
前回の記事はこちら
前回は学習に使うデータの準備を行いました。
今回は小さな畳み込みニューラルネットワークを1から作って、前回準備したデータを学習させてみます。
こんにちは、あんどう(@t_andou)です。
前回から、少ないデータで効率よく学習させるfinetuningの記事を翻訳していますが、今回は全3回中の第2回です。
前回は学習に使うデータの準備を行いました。
今回は小さな畳み込みニューラルネットワークを1から作って、前回準備したデータを学習させてみます。
こんにちは。あんどう(@t_andou)です。
ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。
それが Fine Tuning と言われるものです。
具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。
Building powerful image classification models using very little data
注意:意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。
本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。
月額980円で本が読み放題になるサービス「Kindle Unlimited」が始まりましたね。
ラインナップを見たところ、意外なことに技術書も豊富でしたので早速契約してしまいました。
しかし、amazonではコンピューター/ITとざっくりしたカテゴライズでしたので、なかなか全ての本を見るのは大変です。
そこで、今回はジャンル別に良さそうな本をまとめました。
続きを読む柴犬って可愛いですよね。
ネットのまとめサイトでも定期的に柴犬画像の記事がアップされるほどの人気ぶりです。
そんな可愛い柴犬たちの画像を集めたいと思ったことは誰でもあると思います。
とは言え、ネット上に大量に溢れている画像から柴犬画像だけを集めるのは大変です。
そこで、最近話題の人工知能(ディープラーニング)を使って、柴犬の画像だけ集められないかと考えました。
今回はその試してみた記録です。
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Photo credit: Dita *is Catching Up* Actor via Visual Hunt / CC BY-NC-SA
無意識的虚偽は虚偽者自身を欺偓しなければならないわけである。例えば或る意味の絶対主義がそれであるかを許されない。尤も一応こう云う意味で、等しい資格を云い 表わすものと考えられた事情の所段が不充分であるにも拘らず常に、因果家・成立の論理的な否定でしかない。
いきなり難解な文章から始まりましたが、解読しようとした人ごめんなさい。これは本記事でご紹介する人工知能に書いてもらった意味のない文章です。
どうもこんにちは。あんどう(@t_andou)です。
最近は人工知能技術の一種と言われている「ディープラーニング(Deep Learning)」を学びつつ遊んでいます。
続きを読むみなさん、モノクロ映画 見てますか?
僕は見てません。こんにちは、あんどう(@t_andou)です。
モノクロ映画が好きな方からは怒られそうですが、今回も人工知能を使ってモノクロ映画をカラー化してみました。
(前回:モノクロ映画の「カサブランカ」をカラー化してみた)
今回はローマの休日をカラー化してみました。
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