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[ImageNet の学習済みモデルで行うAdvarsal Example](https://github.com/nobetan/dl_examples/blob/master/adversal_example/adversal_example_imagenet.ipynb)
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キルミーのほうは学習データが少なすぎて、仮に100%近い精度が出たとしてもそれはあくまで学習したデータに対してなので、汎化性能はないでしょうし、意味がないと考えています。
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もしやるなら、キルミーではなく、最初から「26クラス約3000枚の画像」のほうでやってみたらどうでしょうか。
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収束しないときは以下をいろいろ変えてみるとよいと思います。
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x = Dense(100, activation='relu')(x) # 識別層の次元数
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x = Dropout(0.5)(x) # ドロップアウトの脱落率
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model.compile(loss='categorical_crossentropy', # 学習方法
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optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
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エラーですが、sample.jpg は適当に用意して ipynb と同じディレクトリに配置してください。猫を使いましたが、犬とか鳥とか ImageNet の 1000 カテゴリならなんでもいいです。
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TensorFlow のバージョンは `1.4.1` です。
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いくつのバージョンのをお使いなのでしょうか？
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元の Notebook は不完全な点が見受けられたので、書き直しました。
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[キルミーの学習済みモデルで行うAdvarsal Example](https://github.com/nobetan/dl_examples/blob/master/adversal_example/adversal_example_killme.ipynb)
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キルミーの方は各クラスのデータ数が以下のようになっており、汎化性能のある分類器をつくるという点では完全にデータ不足です。
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class name: agiri class id: 0 number of images: 44
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class name: botsu class id: 1 number of images: 10
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class name: others class id: 2 number of images: 64
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class name: sonya class id: 3 number of images: 175
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class name: yasuna class id: 4 number of images: 341
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class name: yasuna&agiri class id: 5 number of images: 4
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class name: yasuna&sonya class id: 6 number of images: 47
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そのため、ImageNet の VGG16 学習済みモデルで Advarsal Example を作成する例も記載しました。
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猫をくじゃくと誤認させる Adversal Example を生成させています。
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実行には [imagenet_class_index.json](https://gist.githubusercontent.com/PonDad/4dcb4b242b9358e524b4ddecbee385e9/raw/dda9454f74aa4fafee991ca8b848c9ab6ae0e732/imagenet_class_index.json) を ipynb と同じディレクトリにダウンロードして、置いてください。
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[ImageNet の学習済みモデルで行うAdvarsal Example](https://github.com/nobetan/dl_examples/blob/master/adversal_example/adversal_example_imagenet.ipynb)
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