TensorflowでAlexnetの特徴抽出を行った転移学習

Question

Tensorflowを利用してAlexnetの学習済みの中間層を特徴抽出して自分のプログラムに組み込みたいのですが方法が分かりません。転移学習なしでAlexnetを実装してみましたが、重く学習がうまく進まないことが多々あります。いろいろなサイトを見ましたが、KerasやCaffeを使ったものしか見つかりませんでした。Tensorflowを使った転移学習についていい方法があれば教えていただきたいです。

Answer 1

AlexNetの中間層を抜き出して、その前後に自前のレイヤーを用意したいかどうか、などにもよります。

関連がありそうなリンクをいくつか添えます。

Tensorflow v1.4からKerasが公式に取り込まれたので、凝ったことをしないのであればKerasで転移学習することをおすすめしたいところです。
そうでなければ、Tensorflowのドキュメントを読みこなせないと自分でコードを書くのは厳しいかもしれません。
Kerasで書かれたとしても、一部だけTensorflowで自前のレイヤーなどを定義して使用することができます。というもの変で、Kerasで用意されていない機能を使いたいときは直にTensorflowでコードを書くので。
Kerasで書く利点は、学習時の初期化や表示を自前で用意しなくてよいことにあります。

AlexNetの重み
https://github.com/guerzh/tf_weights
転移学習について
https://github.com/kratzert/finetune_alexnet_with_tensorflow
転移学習を簡単にできるコード
https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow.html

Tensorflowでのモデルの読み込み
https://www.tensorflow.org/programmers_guide/saved_model

Comments

[TyoNgc]

参考にさせて頂きます。ありがとうございます。