第11回 機械学習の評価関数（二値分類／多クラス分類用）を理解しよう
評価関数については今回で最後となるので、ぜひ頑張って今回の分まで読み終えて、機械学習／ディープラーニングにおける代表的な評価関数を一通り押さえてほしい。本稿の最後では、TensorFlow／Keras（tf.keras）のcompile()＆fit()メソッドを使った場合に「評価」を実行するための基本的な方法も紹介する。 二値分類用［応用編］（Binary classification） 今回のLogLossとAUCは前々回と前回ほど評価関数の数式がシンプルではない。少し回り道になってしまうが、数式の意味をより深く理解するために、順序立ててグラフなどを示しながら説明していくのでお付き合いいただけるとうれしい。 LogLoss（Binary Logarithmic Loss） 前回は二値分類用の正解率を解説した。正解率の場合、モデルからの出力結果は（基本的に）陽性（Positive、正例、例
闇のkerasに対する防衛術 - Qiita
他のDLライブラリを勉強するのが面倒という理由でkerasで実装されていないネットワークを組んではいけないというアンチパターンの話。つまり闇のkerasに対する防衛術の話です。 kerasでゴリゴリ学習コードを書いてはいけない kerasはLSTMが数行で書けたり、vggなどの有名なモデルが揃っている、便利なラッパーとなっていますが、kerasで実装されていない論文のコードを書くことは極力避けましょう keras以外に慣れていなくてもです。 とっととtensorflowかpytorchを勉強してください。 理由 通常のフィードフォワードな分類or回帰のネットワーク（全結合、CNN、autoencoderなど）や既にラッパーが用意されているLSTMは瞬時に実装できますし、パラメータチューニングも簡単なので是非kerasを使いましょう ただし以下のような場合は絶対にkerasを使わないでくださ
SSDによる物体検出を試してみた - TadaoYamaokaの開発日記
先日の日記でYOLOv2による物体検出を試してみたが、YOLOと同じくディープラーニングで物体の領域検出を行うアルゴリズムとしてSSD(Single Shot MultiBox Detector)がある。 YOLOv2の方が精度が高いとYOLOv2の論文に書かれているが、SSDの精度も高いようなので試してみた。 オリジナルのSSDの実装は、Caffeが使用されているが、WindowsでビルドできるCaffeとバージョンが異なるものが使用されており、トライしてみたがビルドがうまくいかなかった。 Python系のフレームワークの実装がないか調べたところ、TensorFlowの実装が2つとKerasの実装が1つとChainerの実装が1つ見つかった。 TensorFlowの実装 ssd_tensorflow SSD-Tensorflow Kerasの実装 ssd_keras Chainerの実装
160924 Deep Learning Tuningathon
[DL輪読会]Diffusion-based Voice Conversion with Fast Maximum Likelihood Samplin...Deep Learning JP
Raspberry Pi 深層学習ライブラリで物体認識（Keras with TensorFlow・Open CV） - Qiita
以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 / Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog
過渡期にあるTensorFlowとKerasの関係を調べる - Qiita
（ 変数名コントロールの違い について追記しました．） はじめに TensorFlow Dev Summitなどで情報がリリースされていますが，TensorFlowとKerasの統合が進められています．Keras Blog - Introducing Keras 2 から引用します． Keras is best understood as an API specification, not as a specific codebase. In fact, going fowards there will be two separate implementations of the Keras spec: the internal TensorFlow one, available as tf.keras, written in pure TensorFlow and deeply comp
Keras as a simplified interface to TensorFlow: tutorial
Note: this post is from April 2016. It no longer reflects TensorFlow and Keras best practices. Keras has now been integrated into TensorFlow. Please see the keras.io documentation for details. A complete guide to using Keras as part of a TensorFlow workflow If TensorFlow is your primary framework, and you are looking for a simple & high-level model definition interface to make your life easier, th
KerasをTensorFlowバックエンドで試してみた：「もっと多くの人に機械学習とDeep Learningを」という時代の幕開け - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（左：Keras、右：MXnet） Kaggle Masterの間ではMXnetよりさらに人気なDeep Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。 Keras Documentation 結構苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。なおKerasの概要と全体像についてはid:aidiaryさんが詳細な解説を書いて下さっているので、そちらの方を是非お読み下さい。 追記 Kerasは人気のフレームワークなので、僕なんぞがこんなブログ記事を書く前から素晴らしい紹介記事・スクリプトが幾つもあります。こちらでは参考までに以下のお二方のものをご紹介させていただきます。 Kerasはレゴブロックを組み合わせるかのようにして、簡単にディープラーニングのモデルを作成できる便利なライブラリです。これを使って楽し
深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
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https://p.migdal.pl/2017/04/30/teaching-deep-learning.html
GitHub - fchollet/deep-learning-models: Keras code and weights files for popular deep learning models.
GitHub - leriomaggio/deep-learning-keras-tensorflow: Introduction to Deep Neural Networks with Keras and Tensorflow