Keras / Tensorflowで転移学習を行う - Qiita
概要 Keras(Tensorflowバックエンド)で、画像認識の分野で有名なモデルVGG16を用いた転移学習を行いました。 そもそもディープラーニングとは？Kerasって何？という方は、こちらの記事をご参照下さい。 転移学習とファインチューニングの違い 転移学習とファインチューニングは、どちらも既存のモデル(今回はVGG16)を応用したディープラーニングの学習方法です。その為この２つはよく混同されていますが、厳密には異なります。 参考：Quora: What is the difference between transfer learning and fine tuning? ざっくりと説明すると、違いは以下になります。 転移学習：既存の学習済モデル（出力層以外の部分）を、重みデータは変更せずに特徴量抽出機として利用する。 ファインチューニング：既存の学習済モデル（出力層以外の部分）を
TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた - Qiita
TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、下記手順でビルドしようとすると c
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