回帰 / 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... 2019/03/05 Yasuda 回帰 / クラス分類
回帰 / 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... 2019/03/05 Yasuda 回帰 / クラス分類
回帰 / クラス分類 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。 ... 2019/03/05 Yasuda 回帰 / クラス分類
回帰 / クラス分類 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。... 2019/03/05 Yasuda 回帰 / クラス分類
回帰 / 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「W... 2019/03/05 Yasuda 回帰 / クラス分類