Caffe補足情報2「Caffeのチュートリアル」Caffe補足情報2「Caffeのチュートリアル」Caffe補足情報2「Caffeのチュートリアル」として、「MNIST(手書き数字データ)編---MNIST用トレーニング環境で自動認識」「MNIST(手書き数字データ)編---学習後にJPEG画像認識」「MNIST(手書き数字データ)編---学習中に精度が上がっていく様子をプロット」「CIFAR10(物体認識)編---サンプル実行」「(Imagenet)学習パラメータ編」について紹介します。■関連する比較ページTensorFlowとCaffeの比較Caffe補足情報2「Caffeのチュートリアル」ディープラーニングライブラリ「Caffe」のチュートリアルについて紹介します。Caffeに付随しているサンプルデータや学習済みデータを取り込んで、基本的な画像認識方法について確認できます。■MNIST(手書き数字データ)編---MNIST用トレーニング環境で自動認識MNIST用トレーニング環境で、トレーニングを行なう手順について解説しています。公式情報をベースにしてMNISTの学習をさせた後、学習したネットワークを使って、MNISTのJPEG画像を認識させる手順を解説しています。→素人がCaffeを使ってDeepLearningしてみた(実践編)■MNIST(手書き数字データ)編---学習中に精度が上がっていく様子をプロットMNIST学習時に出力されるログファイルを使用して、精度をプロットする手順について解説しています。→CaffeでMNISTを学習した経過をプロットしてみた■CIFAR10(物体認識)編---サンプル実行CIFAR10(物体認識)サンプルを使用して、学習と分類テストを行う手順を解説しています。Gistに投稿されているチュートリアルです。ネット上に公開されている「Imagenet」の学習パラメータを使用して、Python経由で特徴ベクトルを取り出す方法について説明しています。「特徴ベクトル抽出方法」や「パラメータ学習方法」について理解を深めることができます。11:38)AI研究プロジェクトなどをサポートする主要なオープンソースAIツールを紹介。統計と線形代数を含む一般的な数学問題の作業を簡素化するように設計されている。reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。著作権は情報提供者に帰属します。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。