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機械語とは、プロセッサが直接解釈・実行できる状態の言語です。

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。

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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機械学習のモデルについて質問です

22Go

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投稿2020/01/07 00:44

編集2020/01/07 00:45

vgg16やResnet、Inseption-v3などモデルの種類がたくさんあることはわかっているのですが、参考書(pythonによるAI・機械学習・深層学習アプリの作り方)に掲載されていた下記のモデルを実装し、簡単な画像認識を行いました。

このモデルはVGG-16を改良したモデルと言っていいのでしょうか?
VGG-16を少しでも改良してしまったら同モデルとは言えないのか、また下記のモデルはinceptionV3を改良したのか、などこのモデルがどの事前学習モデルを参考に作られたものか不明です。

詳しい方ご教授ください。宜しくお願い致します。

python

1model = Sequential() 2model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', 3 input_shape=X_train.shape[1:])) 4model.add(Activation('relu')) 5model.add(Conv2D(32, (3, 3))) 6model.add(Activation('relu')) 7model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 8model.add(Dropout(0.4)) 9model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) 10model.add(Activation('relu')) 11model.add(Conv2D(64, (3, 3))) 12model.add(Activation('relu')) 13model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 14model.add(Dropout(0.4)) 15model.add(Flatten()) 16model.add(Dense(512)) 17model.add(Activation('relu')) 18model.add(Dropout(0.4)) 19model.add(Dense(5))#カテゴリー数 20model.add(Activation('softmax')) 21model.compile(loss='categorical_crossentropy',#損失関数 22 optimizer='adam',#最適化、オブジェクト 23 metrics=['accuracy'])#評価関数、正解率

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ありがとうございます。参考にさせていただきます。

投稿2020/01/07 07:17

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ベストアンサー

このモデルはVGG-16を改良したモデルと言っていいのでしょうか?

VGG-16を少しでも改良してしまったら同モデルとは言えないのか、また下記のモデルはinceptionV3を改良したのか、などこのモデルがどの事前学習モデルを参考に作られたものか不明です。

(3, 3) フィルタを使っていることと、プーリングで大きさを半分にした直後に出力数を倍にするといったテクニックは VGG と同様ですが、パラメータ等は VGG とは異なるので、VGG を参考に作った書籍のオリジナルモデルといえるのではないでしょうか。

投稿2020/01/07 07:10

tiitoi

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