KerasでCIFAR-10の一般物体認識 - 人工知能に関する断創録今回は、畳み込みニューラルネットを使ってCIFAR-10（2015/10/14）の一般物体認識をやってみた。以前、Chainerでやった（2015/11/8）のをKerasで再実装した。 これもKerasの例題に含まれている。このスクリプトでは、データ拡張（Data Augmentation）も使っているがこれはまた別の回に取り上げよう。 ソースコード：cifar10.py CIFAR-10 CIFAR-10は32x32ピクセル（ちっさ！）のカラー画像のデータセット。クラスラベルはairplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truckの10種類で訓練用データ5万枚、テスト用データ1万枚から成る。 まずは描画してみよう。 import numpy as np import matplotlib.pyplot a
