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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1955閲覧

異なるDNN構成のweightが通用できるのでしょうか?!

oookabe

総合スコア126

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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投稿2018/07/17 00:08

編集2018/07/27 05:50

<<Keras Documentation >>
https://keras.io/ja/models/about-keras-models/
の中に下記の記述がありまして
......................................................
model.load_weights(filepath, by_name=False): (save_weightsによって作られた) モデルの重みをHDF5形式のファイルから読み込みます.デフォルトでは,アーキテクチャは不変であることが望まれます.(いくつかのレイヤーが共通した)異なるアーキテクチャに重みを読み込む場合,by_name=Trueを使うことで,同名のレイヤーにのみ読み込み可能です.
......................................................
理解に苦しんでいます。

DNN中の各層が持つ(べき) weight値はまったくDNNの構成に依存する(計算が直系する)ので、アーキテクチャが変わったら当然各層の訓練結果としてのweight値が全然異なるはずですよね。
どうして、**「異なるアーキテクチャに重みを読み込む場合」**が起きるのでしょうか。

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回答1

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ベストアンサー

読み込んだあと、それをそのまま予測に使うとは書かれていません。

読み込んで初期値にすることができます。
それが転移学習では?


重み係数の数は同じですよ。
ネットワークの接続の形が異なるだけです。

投稿2018/07/25 22:31

mkgrei

総合スコア8560

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oookabe

2018/07/27 06:00

mkgreiさん お元気ですか。 ご教授ありがとうございます。 > 読み込んで初期値にすることができます なるほど。。
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