melpan https://blog.hatena.ne.jp/melpan/ めるぱんブログ https://melpan.hatenablog.com/ 前回は一からモデルを学習させることで画像の判別を行いましたが、今回は学習済みの畳み込みニューラルネットワークを使用してみます。 今回用いるのはVGG16です。これはImageNetという140万個のラベル付き画像と1000種類のクラスのデータセットを学習させたCNNです。 前の記事で記述しましたが、これをGPUを使用したところメモリ不足になってしまいその対処法を調べていてかなり時間がかかってしまいました。 学習済みCNNを使用する方法は2つあり、それぞれ特徴抽出とファインチューニングと呼ばれるやり方です。 特徴抽出 特徴抽出の方法は2つあります。 まず一つ目は新しいデータセット（今回はDogs… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmelpan.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F04%2F20%2F195345" title="PythonとKerasによるディープラーニング　第5章③ - めるぱんブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2020-04-20 19:53:45 rich https://melpan.hatenablog.com/entry/2020/04/20/195345 1.0 100%