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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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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。

Q&A

1回答

3361閲覧

Kerasを用いたVGG16モデルにBatchNormを入れたい

vaitarika

総合スコア29

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投稿2019/02/19 10:06

少ない画像でも分類の精度を出すためにVGG16モデルを用いて転移学習を行なっているのですが、VGG16モデルにはBatchNormalizationが組み込まれていないようなので組み込んで使って見たいと思いました。
普段の実装では、途中の層までの重みを固定させて行なっているのですが、BatchNormalizationを組み込む場合も同様に,重みを固定させて全結合層のみにBatchNormalizatgionを組み込むような形で良いのでしょうか。

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回答1

0

普段の実装では、途中の層までの重みを固定させて行なっているのですが、BatchNormalizationを組み込む場合も同様に,重みを固定させて全結合層のみにBatchNormalizatgionを組み込むような形で良いのでしょうか。

BatchNormalization は学習対象のパラメータがあります。
それに BatchNormalization を入れると各層に入ってくるデータの分布が変わるので、もし入れるのであれば全層学習したほうがよいと思います。

少ない画像でも分類の精度を出すために

Batch Normalization は精度向上、収束までのエポック数の短縮などの報告はありますが、少ないデータでも精度を出すという目的で使うということはないような気がします。
VGG16 に Batch Normalization を入れたら、学習しなければならないパラメータが増えてしまい、却って悪い結果になる気がします。
(試さないと実際はわからないのであくまで予測ですが、、、)

少ないデータで精度を出すのであれば、まずはデータオーグメンテーションと転移学習を試してください。

投稿2019/02/19 14:48

tiitoi

総合スコア21956

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vaitarika

2019/02/20 07:42

回答ありがとうございます。 全層学習させた方がいいということは、初期値のみをImageNetからの重みを与える転移学習にするということになるのでしょうか。
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