備忘録とか日常とかスマートフォン用の表示で見る備忘録とか日常とか学んだこととかを書きます。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。機械学習タイトルの通り。CNNで特徴抽出して、今まではそのままMLPで識別していた。抽出した特徴を使って別の手法を試す必要が出てきたので、特徴をファイルに出力する方法をメモしておく。CNNは畳み込みとプーリングの繰り返しにより、画像から自動的に特徴を学習し、抽出する。オーソドックスなCNNだと、抽出した特徴はそのまま多層パーセプトロン(MLP)に入力されて識別が行われる。MLPに入力される前のデータをそのまま取り出せばそれが特徴となっているわけである。厳密に言うと別にMLP直前じゃなくても、任意の層の出力を取り出せば特徴が得られるのだが、識別器の違いによる性能の比較をするならば同じ箇所の特徴を使わなければならない。ここの論文によると、CNNのどの階層から特徴を取るかによって性能がかなり変わってくるらしい。CNNをハナから特徴抽出器として使う場合は注意する必要がある。Pythonの学習の過程とか早速やってみたいところだが、とりあえず学習済みネットワークがないと特徴抽出できない。データセットは適当に用意。