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
内閣情報調査室 - Wikipedia
内閣官房内閣情報調査室紋章 内閣情報調査室（ないかくじょうほうちょうさしつ、英語: Cabinet Intelligence and Research Office）は、内閣官房の情報機関[1]。略称は内調（ないちょう）、CIRO（サイロ）[1]。 内調のある内閣府庁舎 内閣官房に属する情報機関である[1]。職員数は194名[2]。所在地は内閣府庁舎6階[3]。 日本政府の情報機関を代表する取りまとめの役割で、最高位の内閣情報官は指定職8号の事務次官級で、国内外の特異情報の分析を内閣総理大臣に直接報告している。原則的に定例報告は週2回程度行われている[4]。情報収集の手段別では、シギント（通信情報）は情報本部が、国内の諜報や防諜に関わるヒューミント（人的情報）は公安調査庁や公安警察がそれぞれ主に担っており[5]、内調は内閣の重要政策に関する国内外の政治や経済、テロなどの治安に関しオシント（
戦前か！ 自民党がHPで“「子供たちを戦場に送るな」という偏向教育を行う教員”の通報を呼びかける密告フォーム - 本と雑誌のニュースサイト／リテラ
戦前か！ 自民党がHPで“「子供たちを戦場に送るな」という偏向教育を行う教員”の通報を呼びかける密告フォーム 18歳選挙権を解禁させた初の国政選挙である参院選当日を控えたこのタイミングで、自民党が身の毛もよだつような“呼びかけ”を行っていたことがわかった。 それは、自民党のホームページに設けられた、「学校教育における政治的中立性についての実態調査」というタイトルのページだ。 そこには、げに恐ろしい文章が書かれてある。 《党文部科学部会では学校教育における政治的中立性の徹底的な確保等を求める提言を取りまとめ、不偏不党の教育を求めているところですが、教育現場の中には「教育の政治的中立はありえない」、あるいは「子供たちを戦場に送るな」と主張し中立性を逸脱した教育を行う先生方がいることも事実です。 学校現場における主権者教育が重要な意味を持つ中、偏向した教育が行われることで、生徒の多面的多角的な視
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