小さなデータセットで良い分類器を学習させるとき - Qiita
ディープ・ラーニングの進化で、画像の分類はもはやコモディティに近い状態になりました。画像分類を作るためのチュートリアルやブログはいくらでもありますし、AutoMLのように、もはや分類器は自動生成するもの、という見方もあります。 多くの人がディープ・ラーニングの画像分類器を作ろうとしたとき、チュートリアルやブログを参考にすればすぐにできます。 その後自分の身の回りに応用しようとするとき、画像サンプルを作るのに苦労して、結局あまり多くないサンプルでトライすることもあると思います。そのとき、あまりうまく認識率が上がらないことに悩むことがあるかと思います。かなり以前の個人的な経験では、クラスあたり1,000~2,000枚用意してもその時はそれほどうまく行きませんでした。 Google’s Cloud AutoMLも使ってみました。少ないデータでもうまく学習してくれるのではないか、そう期待して試して
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）
※サンプル・コード掲載 あらすじ 「フルーツの画像を判別するモデルを作ってくれませんか？」 と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。 また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。 では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。 その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuningという手法をご紹介します。 今回はkeras2.0を使ってサンプルコードを書いて行きます。 *keras = Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリ。裏側でtheanoやtensorflowが使用可能。 fine tuning（転移学習）とは？ 既に学習済みのモデルを転用
転移学習：機械学習の次のフロンティアへの招待 - Qiita
機械学習を実務で使う場合、「ではお客様、ラベルデータを・・・」と申し出て色よい返事が返ってくることはあまりありません。また、例えば自動運転車を作るときに、データが足りないからその辺流してくるか、お前ボンネットに立ってデータとってな、とするのは大変です。 NICO Touches the Walls 『まっすぐなうた』 より そこで必要になってくるのが転移学習です。 転移学習とは、端的に言えばある領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術です。具体的には、広くデータが手に入る領域で学習させたモデルを少ないデータしかない領域に適応させたり、シミュレーター環境で学習させたモデルを現実に適応させたりする技術です。これにより、少ないデータしかない領域でのモデル構築や、ボンネットに立つという危険を侵さずにモデルを構築することができるというわけです。 この転移学習の可能性は、NIPS 2016
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
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【論文紹介】医用画像への転移学習の有効性について Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging
