ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させてみる。ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させてみる。kotai20152件のコメント前回の記事で、CIFAR-10のDATASETを準備しました。Network(以下、CNN)を構築し、学習させることにします。下記のような基本的なCNNを作成します。これはTensorflowなどでMNISTデータを認識するときによく紹介される基本的なネットワークです。Layer)-ReLUを2回行います。その後、Softmax関数で認識した画像を分類します。Console版のCNNは、こちらになります。詳細設定は下記の表を参考にしてください。それでは、DATASETを読み込む操作について説明します。Datasetを選択します。(下記の絵で赤い枠で表記)ここで、前回の記事で作成したtrain-cifar10.csvを選択します。なりますと、train-datasetの中身が表示されます。x:image列にpngデータ。y:label列にラベルが表示されます。train-datasetを読み込み、次にはtest-datasetを読み込みます。完了したら、下記のようにDatasetsに情報が表示されます。次に、Trainingを実施します。10までに実施してみました。Epoch-10までの学習時間は6分13秒でした。次に、Evaluationを実施し、Accuracyを算出してみます。