「再投票せず」、英政府が請願却下 ４００万人署名も
ロンドン（ＣＮＮ） 国民投票で欧州連合（ＥＵ）からの離脱派が勝利した英国で、外務省は９日、残留派が再投票を求めていた請願を却下すると発表した。請願は英議会の公式サイトに掲載され、４００万人以上の署名が集まっていた。 外務省は声明で、キャメロン首相が「決まったことは尊重しなければならない」と述べていることを指摘。「首相が明言した通り、国民投票は英国史上最大の民主主義的行為のひとつであり、３３００万人が意見を表明した」「我々は離脱手続きの準備を始めなければならない。政府はその交渉で、英国民にとって最善の結果を確保するよう尽力する」と述べた。 請願は「投票率７５％未満で得票率が６０％未満の場合は再投票を実施する」という、新たなルールの施行を求める内容。先月行われた国民投票の投票率は７２％、離脱派の得票率は５２％だった。 もともと国民投票の実施前、敗北を覚悟した離脱派の活動家が始めた運動だったが、
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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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