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Yasuda

画像生成AI / スタイル変換

2-1. 深層学習のためのでプログラム実行環境を整える（GPU環境版）

やること記事1-1では、WinPythonというプログラム実行環境を導入しましたが、本格的な深層学習をするには、やはりGPUによる高速化が必要です。CPUに比べるとだいたい30～100倍くらい早くなり...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
画像生成AI / スタイル変換
予測 / クラス分類

1-6. ケーキ画像のクラス分類

やること準備が長かったですが、いよいよケーキ画像のクラス分類を行います。 環境とコードニューラルネットモデルここでは基本に則って、「畳み込み＋プーリング」によって画像の解像度を半減しながらチャンネルを...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
予測 / クラス分類
予測 / クラス分類

1-5. 画像の水増しをする

やること深層学習では、教師データが少ないと過学習を起こしてしまい、未知の入力に対応できなくなってしまいます。 １つのドリルを１万回やるよりも、1000種のドリルを10回やったほうが入試に強い感じがしま...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
予測 / クラス分類
予測 / クラス分類

1-4. 画像のサイズ（解像度）を揃える

やること「画像のクラス分類」をする際、Kerasには「フォルダから画像を読み込みながらリサイズしながら水増ししながら正解ラベルを作りながら学習する」という必殺技があるのですが、実は「リサイズしながら」...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
予測 / クラス分類
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1-3. 画像のスクレイピングで教師データを用意する

やること教師あり学習にはたくさんの教師データが必要です。今日は、「画像のクラス分類問題」の準備として、さまざまな検索ワードでGoogle画像検索を行い、結果をスクレイピングしてみます。 環境とコードプ...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
予測 / クラス分類
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1-2. 世界最短(*要出典)の深層学習コード

やること物事を理解するには、やっぱり最小構成がいちばんです。しかし、ネットで深層学習のサンプルコードを検索しても、「MNISTの画像分類」といった、そこそこ難しい入門教材しか見つかりません。コピペで模...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
予測 / クラス分類
予測 / クラス分類

1-1. Windowsで深層学習のためのプログラム実行環境を整える

やることはじめてプログラミングをする方は、プログラム実行環境（黒い画面にカタカタ打ち込むソフト）の構築で詰むことも少なくありません。今日は、WindowsにおすすめのPython実行環境「WinPyt...
2019/03/05 Yasuda Yasuda
予測 / クラス分類