畳み込みニューラルネットワークの可視化 - 人工知能に関する断創録
Deep Learningの学習結果（重み）はブラックボックスで、隠れ層のユニット（特に深い層の！）が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。しかし、今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。 畳み込みニューラルネットで学習したフィルタの可視化というと以前やったように学習した第1層のフィルタの重みを直接画像として可視化する方法がある。 しかし、畳み込みフィルタのサイズは基本的に数ピクセル（MNISTの例では5x5ピクセル程度）のとても小さな画像なのでこれを直接可視化しても何が学習されたか把握するのはとても難しい。たとえば、MNISTを学習した畳み込みニューラルネット（2016/11/20）のフィルタを可視化しても各フィルタがどの方向に反応しやすいかがわかる程度だ。 各フィルタが何を学習したかを可視化する別のアプローチとして各フィルタ
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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