Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
都道府県別の大学進学率
現在では同世代の2人に1人が大学に進学しますが，大学進学率は，この2年間続けて下がっている模様です。2011年春が51.0％，2012年が50.8％，そして2013年が49.9％なり。 これは浪人込みの進学率ですが，浪人込みの率なんて出せるのか，という疑問もあるかと思いますので，当局の計算方法を説明いたしましょう。 大学進学率とは，同世代のうちどれほどが大学に進学したかという指標です。ベースは高卒者ではありません。文科省の『学校基本調査』からこの値を計算する場合，当該年に大学に入った者の数を，推定18歳人口（3年前の中学校・中等教育学校前期課程卒業者）で除すことになります。 http://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/chousa01/kihon/1267995.htm 分子の大学入学者数には，より上の世代（いわゆる浪人生）も含まれますが，当該年の18歳人口から
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