TensorFlowで顔識別モデルに最適化した入力画像を生成する - すぎゃーんメモ
動機 elix-tech.github.io の記事を読んで、「可視化」の項が面白いなーと思って。 引用されている図によると、人間の目にはまったく出力クラスとは関係なさそうに見える画像でもCNNによる分類器は騙されてしまう、ということのようだ。 なるほど分類モデルの方を固定しておいて入力を変数として最適化していけば任意の出力に最適な入力を得ることができるのか、と。 自分でもやってみることにした。 分類モデル TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ の記事で使ったモデルとデータセットで、ここではCross Validation用にデータを分けずに7,200件すべてを学習に使い20,000 step進めたものを用意した。 このモデルは学習したアイドルたちの顔画像に対してはかなりハッキリと分類できるようになっていて、試しに
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
Twitterの新しいStreaming API「ChirpUserStreams」がすごすぎる件 - すぎゃーんメモ
最近発表されて、一部で話題を呼んでいるTwitterの新しいStreaming API「ChirpUserStreams」。 まだdeveloperへのpreviewリリースということでプロダクトに使うようなことはできないけど。 http://apiwiki.twitter.com/ChirpUserStreams 今までのStreaming APIでは基本的に public timelineから、指定したキーワードを含む発言を拾う 指定したユーザーの発言を拾う というものだった(はず)。検索系としては便利だけど、home_timelineのように自分がフォローしているユーザーの発言をStreamingで得ようとすると全idを繋げたものをリクエストパラメータとして送らないといけなかったりで、あまりカッコよくない形になってしまっていた。 ところが今回使えるようになった「ChirpUserSt
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