TensorFlowで始める深層学習 (１)そもそも何が出来るの？ - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは！かわしま@食を楽しむエンジニアです。 週末、以前から気になっていた秋葉原の老舗とんかつ店丸五（まるご）へ。特ロースかつにセットメニュー（ご飯／赤出汁／お新香付）を付けて二千円少々。ご飯お代わり出来ます。脂身好きなら迷わずロースですよね v こちらのお店、かなり並ぶことになりますが、特と言う名に恥じない肉の厚みに、甘い脂身の美味しさあふれています！！ それでは、これから 何回かに分けて、深層学習に関して書いていきたいと思います。 どうせなら、旬なアーキテクチャであるTensorFlowを使って、深層学習の理解を深められたらと思います。自分自身もこのブログを通して勉強する身です。 今回は、TensorFlowで深層学習を始めるのに、何ができるの？何が必要になってくるの？どう進めて行くの？等を概観して見ましょう。 最初に関連する事をこまごまと。。。 深層学習（Deep Learnin
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
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