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VGG16を転移学習させて「まどか☆マギカ」のキャラを見分ける
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画像検索で拾った画像を約80%の精度で見分けることができた。 VGG16を転移学習させたモデルで予測した画... 画像検索で拾った画像を約80%の精度で見分けることができた。 VGG16を転移学習させたモデルで予測した画像 ちなみにキャラクターは、 homura(暁美ほむら) かわいいよほむほむ。 kyoko(佐倉杏子) madoka(鹿目まどか) mami(巴マミ) sayaka(美樹さやか) 転移学習とは 例えば、CNN(Convolutional Neural Network)で画像認識などを一からモデル構築するとなると、大量のサンプル画像を集めなければいけないですし、さらに学習にも多くの時間がかかります。 転移学習では、すでに学習済みのモデルを使って、より少ない画像、より短時間で学習モデルを構築することを目指します。 VGG16という学習モデルを例にしてみます。 引用:少ない画像から画像分類を学習させる方法(kerasで転移学習:fine tuning) VGG16は13層の畳み込み層と3層の