TensorFlow2 + Keras による画像分類に挑戦6 ～自分で用意した画像の前処理・分類をしてみる～ - Qiita

はじめに TensorFlow2 + Keras を利用した画像分類（Google Colaboratory 環境）についての勉強メモ（第6弾）です。題材は、ド定番である手書き数字画像（MNIST）の分類です。 TensorFlow2 + Keras による画像分類に挑戦 シリーズ 1. とりあえず動かす 2. 入力データを詳しくみてみる 3. MNISTデータを可視化してみる 4. 学習済みモデルで予測させてみる 5. 分類に失敗する画像を観察してみる 6. 自分で用意した画像の前処理・分類をしてみる 7. 層タイプ・活性化関数について理解する 8. 最適化アルゴリズムと損失関数を選択する 9. モデルの学習、セーブ＆ロードをしてみる 前回は、あらかじめ MNIST で用意されている手書き数字イメージを使って予測（分類）を行ないました。今回は、自分で用意した画像を使って、学習済みにモデル

[babydaemons]

“前処理せずに予測分類した場合と、前処理してから予測分類した場合についての結果の比較です。予測モデルについてあれこれ試行錯誤する以前に前処理が重要であることを改めて実感します。”