ohke https://blog.hatena.ne.jp/ohke/ け日記 https://ohke.hateblo.jp/ Python CV Keras 先月からディープラーニングを教えてくれる講座を受講しています。 今週からCNNに入ったのですが、先生が「CNNは特徴抽出器としてかなり優秀で、学習していないランダムなCNNでも高い精度が出せる」と教えてくれました。 「え、そうなの！？」とびっくりしましたので、MNISTを使って簡単に実験してみました。 まずはデータセットをロードして整形します。 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten from keras.l… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fohke.hateblo.jp%2Fentry%2F2019%2F06%2F12%2F131500" title="学習してないランダムなCNNでも特徴抽出の役に立つ - け日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn.user.blog.st-hatena.com/default_entry_og_image/99455833/1533459624629378 Hatena Blog https://hatena.blog 2019-06-12 13:15:00 rich https://ohke.hateblo.jp/entry/2019/06/12/131500 1.0 100%