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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。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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。

Q&A

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DCGANで回した結果がノイズしかでない

HMTK

総合スコア7

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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。

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投稿2020/02/25 15:13

Google ColaboratoryでDCGANを使い画像の作成をしようとしています。

サンプル通りMNISTを使えば綺麗に数字が出るのですが自前の画像でやろうとするとノイズの画像が出力されてから結果がほとんど変わらなくなってしまいます。

イメージ説明
↑の画像は800枚の画像を5000epochした状態です。

他の画像データで試してもそれっぽい物すらできずノイズになってしまいます。

ファイルで変えているところはutils.pyのreturn imageの部分のみです。

python

1def get_image(image_path, input_height, input_width, 2 resize_height=64, resize_width=64, 3 crop=True, grayscale=False): 4 image = imread(image_path, grayscale) 5 # return transform(image, input_height, input_width, 6 # resize_height, resize_width, crop) 7 return image

そこで本題なのですが、これ以上良い結果(それなりに形にしたい)を出すにはこのまま回し続けるべきなのかもっと画像が必要なのか、またはどこかしら設定を変えたほうが良いのか教えていただきたいです。

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tkymtmt

2020/02/27 23:40

どのようなロス関数を使用しているのですか?
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