自分の用意した画像(9000枚ほど)を学習させたいのでGoogleDriveと連携します。側の指定箇所に貼り付けしEnterすることでマウントされます。GoogleDriveは以下ディレクトリが出来上がっています。Notebooksアップロードするファイル構成は以下の通りです。....学習用データがtrain、評価用データがvalです。一種類50枚以上集めたあと、1割をランダムで選定して評価用データに入れ込みます。学習結果が悪かったらそのとき追加すればいいかと。Driveのデータが反映されなかったので再度実行します。drivedrive.mount('/content/gdrive')content/MyDrive/内に全てのデータが反映されています。Notebooksはあるんだけどそこだけマウントしてくれないのかな。GoogleDriveがよく固まります。仕方ないのでWindowsアプリケーションのGoogleDriveをインストールします。colabのtensorflowは1.15.0なのでちょっと古いバージョンへ戻します。おいて、結果は確率で表します。最後は人間がそれは何なのかを判断することになります。白を黒と認識する人がいたとしましょう。誰がどう見ても画像に映るのもは白であり機械も白と答えているけれども検知システムを使用した人が黒だと言えばそれは間違いになってしまうことになってしまいます。そのため、検知システムでは正解と不正解は学習段階では正しく認識させる必要があります。正しいラベルでの分別をした場合の認識では結果は以下の4つに分かれます。