TumblrPocket農作物の等級分類のAIが入り始めていますね。有名なところでは、きゅうりのAIがあります。AIを用いてきゅうりの等級分類を行うものです。評価用データではロスが途中から増加していく、いわゆる「過学習」が起きました。・そもそもデータ数が少ない・画像サイズが小さい・ニューラルネットの構成が適切でないといったことです。(きゅうりのデータはネットから拾って加工したもの)こういった問題にたいしては、転移学習を用いるのが良いであろうと気づきました。転移学習の場合は、既に大規模データで学習済みのモデルを使います。多くのモデルはいわゆる「深い」モデルです。特徴が抽出されていきます。特徴抽出器として、大きな威力を発揮します。今回、VGG16というモデルを使用してAIを作成してみてます。VGG16は、下の図のような感じのモデルです。この図の緑色の部分が、全結合層になっています。この、緑色の部分は、画像の特徴量を抽出した後で、その特徴量をもとにそれが何であるのかを判断する層です。分類はその1,000分類です。実際に使うカテゴリにのみ分類できれば良いのです。最後の全結合層で行われています。今回の転移学習では、その全結合層の部分のみを入れ替え、学習を行います。コメントを残すコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。WordPress.。