学習結果を評価(evaluation)参考文献リンクこのソフトのよいところは、画像を用意しておけば、pythonのコードを一切書くことなく、画像の前処理もある程度のところまでやってくれるところにあると思います。以下に、Google画像検索で拾ってきたりんご画像30枚と、オレンジ画像30枚を学習させて、新しいりんご画像とオレンジ画像を識別させてみた記事を記載しましたので、ぜひご覧ください。自前のデータでNeuralNetworkConsole(SONY)で画像分類(1)http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19813動画にしてみました。フォルダの作成と、画像ファイルの用意りんご30枚+5枚、オレンジ30枚+5枚を、googleの画像検索で拾ってきて保存するための場所を作成します。フォルダを作成します。|-apple\|-orange\validation\|-apple\|-orange\のフォルダを作成します。画像のダウンロードと保存りんご30枚+5枚、オレンジ30枚+5枚を、googleの画像検索で拾ってきて、以下のように、名前を、半角英数字でjpg画像を保存します。このときの注意点としては、半角英数字かつjpg画像である必要があります。名前に日本語などの全角文字が入って至り、png画像などのjpg以外の画像だと、後で、うまくいかない可能性が高いです。ダブルクリックして起動します。サンプルプロジェクトを名前をつけて保存サンプルプロジェクトの、”02_binary_cnn.sdcproj”をクリック。以下のような画面になります。pixelのグレースケールの画像を数字の4と9に画像分類するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)です。pixelのカラー画像(りんごとオレンジ)に変更。Datasetを、(1,28,28)→(3,28,28)にして<3>りんごとオレンジの、trainingデータセット、validationデータセットを読み込んで、<4>機械学習(training)を行い、<5>学習結果を評価(validation)を行うという流れとなります。pixelのカラー画像(りんごとオレンジ)に変更。Datasetを、(1,28,28)→(3,28,28)にします。以下の画面の黒い長方形の、「Input」をクリック。“Input”の詳細が表示されるので、Sizeの1,28,28のところをクリック。(これは、最初の入力画像を、28x28pixelのグレースケール画像から、28x28pixelのカラー画像(RGBの3)に変更している。)そうすると、Main画面の数値も微妙に自動的に変更される。ネットワークの変更はこれで終了です。自前のデータ画像の読み込みりんごとオレンジの、trainingデータセット、validationデータセットを読み込みます。下の△ボタンをクリックすると、学習が始まり、グラフが自動的に生成されていきます。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。