Kerasで学ぶ転移学習

前回記事では、KaggleのFacial Keypoints Detectionを題材にして、単純なニューラルネットワークから転移学習まで解説しました。 事前に学習した重みを読み込んだ後、全ての層で学習するのではなく、一部の層をフリーズさせることもできるという話を最後に少しだけしました。ちょうどその後、転移学習について詳細に解説しているKerasの公式ブログ記事が公開されましたこともあり、今回はこの記事を参考にしつつ、転移学習をメインに解説していきます。間違いがあれば指摘してください。今回もFacial Keypoints Detectionのデータを使って解説していくので、前回記事も是非合わせて読んでみてください。 また、Keras 1.0.4が公開されたのでまだの人はアップデートしておくと良いかと思います。 目次 転移学習 可視化 全結合層のみ学習（前回モデル） 全結合層+一部の畳み込

[stibbar]

https://elix-tech.github.io/ja/2016/06/02/kaggle-facial-keypoints-ja.html

[yu4u]

非常に参考になる。kerasでfine tuning

[sugyan]

コードはKerasだけど説明がとても丁寧だし前回のと合わせて面白い

[ttyokb]

VGGで転移学習か。