Consoleディープラーニングの学習データは量が必要です。データ量が少ない時には、画像にランダムな変化を加えて、1枚の画像から複数の画像を生成して学習データの水増しをしたりします。Consoleにも、そういうレイヤーがあります。それが、「ImageAugmentation」です。今回は、その処理結果を視覚で確認して、水増しするイメージをつかんでみます。出力画像イメージを確認するネットワークモデルニューラルネットワークコンソールを立ち上げます。Projectを作って、とりあえず名前をつけて保存しておきます。EDITタブ(レイヤー構成)EDITタブで、以下の3つのレイヤーをドロップします。inputImageAugmentationSquaredErrorShiftキーを押しながら、クリックして、線でつなぎます。最後の「SquaredError」は回帰問題でよく使うレイヤーですが、学習回数0回指定で使うと、処理結果を直接確認する用途に使えます。レイヤーリファレンスにはこんな感じで書いてあります。0として学習し、評価実行ボタンにより加工結果をモニタするという方法があります。Dataset」ボタンを開いて、任意のデータを選択します。今回は、前回作成した独自データ・セットを例にしていますが、MNISTでもいいです。注意点は、trainingとvalidationで全く同じデータ・セットを選択することです。今回はアウトプットを確認するだけですから。Epoch」を「0」にしてください。インプット画像がどう変化するか見ていくあとは、「ImageAugmentation」のパラメータを変更しながら、インプット画像がどう変化するか見ていくことにします。ImageAugmentationのパラメータEDITタブにもどって、「ImageAugmentation」を選択して、左側にパラメータ設定を表示させます。最初は、サイズ変更をやってみます。すると、0.8倍~1.5倍の間でランダムに拡大縮小するはずです。上書き保存して、学習(training)ボタンを押し、学習が終了したら評価(evaluation)ボタンを押します。結果画面で確認します。注意しないといけないのは、最初、こんな感じで表示されますが、このimageは入力画像がそのまま表示されているだけで、加工後ではないということです。右側に横スクロールしてください。すると、右端に「y'」のヘダーの画像が表示されています。これが加工後の画像です。左が元画像で、右が加工後画像です。拡大縮小されてますね。Angleじゃあ、次はMinScaleと、MaxScaleを1.0に戻して(別に戻さなくてもいいですが、わかりやすくするため)、下の「Angle」を。0.52に変更してみます。Angleは指定した数字に対応する角度のプラス方向からマイナス方向の範囲内の角度にランダムに傾けます。2π)なので、「0.52」は30度になります。上書き保存、学習、評価の結果はこんな感じです。FlipLRとFlipUDそれじゃあ、Angleを0.0の初期値に戻して、今度は、FlipLRとFlipUDを、falseからTrueに変更します。これはランダムに左右反転(FlipLR)や上下反転(FilpUD)を行うパラメータです。上書き保存、学習、評価の結果はこんな感じです。見事に反転してますね。Distotion他にも、Britenessとか明るさや輝度を加工するパラメータはありますが、ハードコピーで見るといまいちわかりづらいので、明確なものだけ、この記事では書いて、あとは実際に触ってみてのお楽しみでよいのじゃないかと考えてますので。Distotionはランダムに歪ませる機能です。数字を大きくしすぎると、わけがわからくなるので。上書き保存、学習、評価の結果はこんな感じです。まとめわかりやすくするために、ひとつひとつ指定してやりました。複数のパラメータを組み合わせてもOKです。「ImageAugmentation」を通すことによって、1枚の画像のバリエーションを増やせるイメージはわかると思います。ちなみに、これをImageAugmentationを通して内部的に水増しするのではなく、事前に画像を水増ししてみるというのも、実はやってます。arakan-pgm-ai.hatenablog.comよろしければ、こちらもどうぞ。検索スポンサーリンク最近のアクセスTOP5ブクマ数TOP3IT的なTIPS・ノウハウイベントログから抽出したログオン・オフ時刻を見やすいように整形するEXCELのVBAマクロなど。Google検索は利用するけど、アクティビティを保存させたくない時もある文字コードで悩まされるなんて久しぶり/JIS7(ISO-2022-JP)とJIS8の話もっと見る作業時によく参照する「まとめ」djangoテンプレート内でforループで回す時の整理とデフォルト辞書利用時の注意など。djangoテンプレート内ので条件分岐(IF文)で注意することなどをまとめておくdjangoテンプレート/変数の値の参照の仕方が、Pythonと違う所があるので整理しておく。service」とサーバーレスコンピューティング関係をまとめてみる。PWA・SPA・・など「最近のWEBアプリケーションの種類」をざっくりまとめる。文系的まとめディープラーニング(ニューラルネットワーク)の「学習」の肝は「微分」らしいよ。Consoleもっと見るディープラーニングのデモをやってみるWord2Vecで「単語の足し算・引き算の結果(単語)を取得する」デモをやってみる。API」で入力文の疑わしい部分をAIが指摘するデモを作る。classで事前学習済のVGG16モデルを使った画像識別クラス/tensorflow2.0(tf.keras)ランダムフォレストで回帰してみる/気象情報と電力データその2もっと見るPythonでWebアプリやってみるviews.py(python)からデータを渡して、Chart.jsでRaderチャートを描く/Chart.js+djangoWEBブラウザ上にドラッグ&ドロップした画像ファイルをBase64に変換して表示するWEBブラウザで手描きしたイメージをJPEG・PNG変換後Base64エンコードするもっと見るPythonで自動化やってみるWebアプリケーションで自動的に値を参照、スクロール他Tips/Selenium&pythonWebアプリケーションで自動的に何かをクリックするTips/Selenium&pythonWebアプリケーションへの自動入力・選択のTipsあれこれ/Selenium&pythonもっと見るPythonで数学・グラフィックスやってみるモンティ・ホール問題で、ちょっと暇つぶし。最近、台風が怖すぎる!!!生産性向上しろと言いながら、片方で足をひっぱるなんて・・と呆れてます。/軽減税率のニュースを見てもっと見るBOKU62歳の文系SE”BOKU”です。<arakan_no_boku@yahoo.co.jp>興味の向いたものを、つまみ食い的に勉強してます。自分が消化した内容を、頭の整理と備忘を兼ねてブログに書いてます。IT系・・特に機械学習・プログラムネタが中心ですが、IT以外のネタになる時もあります。(43)スポンサーリンクはてなブログをはじめよう!arakan_no_bokuさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。