フルオーダーメイド靴」のプレスリリースを行いました。CNNでケーキ画像の次元圧縮(最終手段編)オートエンコーダ2019/03/06目次やること使うもの最終手段とはニューラルネットモデルプログラムを実行する結果Q&Aコーナーやることどうしてもオートエンコーダで画像を2次元まで次元圧縮したい。今日は最終手段を使って、ケーキ画像の次元圧縮をしてみます。Colaboratoryが利用可能です。connpassconnpassはイベントやIT勉強会の開催、さらに参加者の集客に便利です。コミュニティやグループの運営やイベントの検索、事前決済もできます。aifashion.connpass.com最終手段とはオートエンコーダは「入力と同じ出力を出す変換器」ですが、出力を10種のケーキラベルとし、クラス分類問題にします。入力は画像、出力は10次元のラベルです。このようにすると、途中の2次元の部分は、通常は「元の画像を復元するのに十分な情報」を保持していることが期待されますが、ここでは「10クラスに正しく分類するのに十分な情報」を保持することに注意します。1-4で用意した、10種のケーキの画像(計400枚)を用いますが、ここでは「apple」「cheese」といったラベルも学習に用いるので、もはや教師なし学習とは言えません。オートエンコーダでもないし、教師なし学習でもない。何をやっているんでしょうか。プログラムを実行する配布された「autoencoder_3.py」を実行すると、「cake_AE3_para/」フォルダが生成され、50エポックごとに重みとバイアスが保存されます。オートエンコーダの性能確認として、40枚×10クラスのケーキを入力したときの2次元の変数(潜在変数)を、クラスごとに色違いでプロットしています。0エポック時はまったく学習されていないので、潜在変数は0付近に集中しています。潜在変数がこんなに近いと、分類もうまくできないでしょう。学習が進むと、潜在変数のプロットは天の川のように広がり、見ていてとてもキレイです(疲労感)。結果6800エポックで正答率99%くらいになりました。潜在変数は見事に10クラスタにバラけています。バラけないと分類はできないので、バラけるように力がかかっています。最終手段を使いましたが、リベンジ達成ということにしてください(諦め)。分かりませんので、人間が解釈を与える必要があります。「茶色っぽさ」と「クリーム層があるか」といった具合です。学習ごとにクラスタの位置が変わります。いえ、潜在空間内での部分によって距離感が異なるので、そういった距離や分散の議論はできません。Slack、勉強会、Twitterをよろしくお願いします質問やコメントはSlackでお気軽にSlackに参加する勉強会でコードを配布していますconnpassを見るTwitterでも情報を発信していますTwitterをフォローするオートエンコーダオートエンコーダケーキ深層学習この記事を書いた人Yasuda博士(理学)。専門は免疫細胞、数理モデル、シミュレーション。米国、中国で研究に携わった。遺伝的アルゴリズム信者。半額弁当の時間帯を知り尽くしている。オートエンコーダでお寿司のモーフィング(画像がだんだん変化するアレ)を行います。画像というものは非常に高次元の情報を持っています。今回はpix2pixで線画にした画像を着色してみます。オートエンコーダでお寿司の画像を学習してみます。Auto-Encoder編)2019/03/062019/05/24vcoptはこちらチュートリアル仕様書プレミアムパッケージフォローする質問やコメントはSlackでお気軽にSlackに参加する勉強会でコードを配布していますconnpassを見るTwitterでも情報を発信していますTwitterをフォローするタイトルとURLをコピーしました。