質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

87.92%

Kerasのモデル生成について

解決済

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 453

score 39

初歩的な質問で申し訳ないのですが、画像分類プログラムのモデル生成部分の理解ができません。

# モデルを生成してニューラルネットを構築
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=(100, 100, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(200, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))


フィルター数やカーネルサイズ、後半のreluやsameについては理解したつもりなのですが、つまり何をしているのかがよく分かりません。

このコードの流れとどこが何を指しているのか教えていただきたいです。
よろしくお願いします。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • Q71

    2019/06/12 13:14

    機械学習とはなんぞや?を、キチンと学習してくる、とか?
    ウィキペディアで「畳み込み」を調べる、とか?
    https://postd.cc/how-do-convolutional-neural-networks-work/
    これとか?

    キャンセル

  • sezaki_H

    2019/06/12 14:01

    お二方ありがとうございます。
    時間がなく急ぎの学習でして知識不足な部分が多いです。すいません。
    どちらも参考にさせていただきます。ありがとうございました!

    キャンセル

  • tiitoi

    2019/06/12 14:10

    Deep Learning のライブラリを使うのしても、そもそもの Deep Learning の仕組み、理論的背景についての理解がないと、コードを理解するのは難しいと思います。
    以下に2冊の書籍を挙げておきます。
    https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585/ 「ゼロから作るDeep Learning」
    → 実際にコードを書きながら理解したい場合
    https://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/ 「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」
    → 数式で理解したい場合

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

Maxpooling2Dより下が何をしているのかがよく分からないです。

以下が model.summary() した結果です。

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (None, 100, 100, 64)      1792      
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 100, 100, 32)      18464     
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 50, 50, 32)        0         
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 80000)             0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 200)               16000200  
_________________________________________________________________
dropout (Dropout)            (None, 200)               0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 3)                 603       
=================================================================
Total params: 16,021,059
Trainable params: 16,021,059
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
  • 1. MaxPooling2D の出力は (BatchSize, 50, 50, 32) の4次元配列なので、Flatten で (BatchSize, 50*50*32) の2次元配列にする。
model.add(Flatten())
  • 2. 全結合層及びドロップアウトの適用
model.add(Dense(200, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
  • 3. 全結合層 (出力層) を作成
    出力数が3で活性化関数が softmax なので、3クラス分類問題のモデルと思われます。
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 87.92%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る