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Neural Network Console delta_tokyo_#3

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Neural Network Consoleでこんなことやってみた

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Neural Network Console delta_tokyo_#3

  1. 1. 証券コード 6918 DELTA TOKYO #3 〜Neural Network Consoleの面白い使い方を学ぼう〜 12018年8月30日 でこんなことやってみた こんな機能が欲しい
  2. 2. 2 自己紹介 株式会社アバールデータ Akira ブログ:イメージングソリューション imagingsolution.net Twitter: @ImagingSolAkira 主な仕事:光切断法による3D測定の開発 画像処理全般(マシンビジョン) 開発環境:Windows、C#、C言語、C++ Pythonはほとんど出来ない
  3. 3. 目次 • 評価結果( output_result.csv )のビューアを作成 • 重みの可視化 • オリジナルの学習データ作成 3
  4. 4. 評価結果( output_result.csv ) ビューア作成 4
  5. 5. 評価結果 5 分類精度 NG OK OKNG 許せない 許せる
  6. 6. 誤判定した画像を探すのは大変 6 この列でソートしたい
  7. 7. 評価結果の場所 7
  8. 8. output_result.csvファイルの中身 8画像ファイル名 ラベル 評価値
  9. 9. output_result.csvファイルの中身(y’の値でソート) 9 誤認識
  10. 10. エクセルのマクロを使って画像表示 10 画像表示のためのマクロ
  11. 11. output_result.csvファイルのビューアソフト(C#)を作成 11 y = 0 y = 1 ヒストグラム表示
  12. 12. 評価値の分布(ロジスティック回帰の場合) 12 あまり分類されていない
  13. 13. 理想としているスコア分布 13 0 0.5 1.0
  14. 14. • ニューラルネットワークの再構築 • 学習データの追加 14 どうやって改善するか?
  15. 15. ニューラルネットワークの再構築(Convolutionを追加) 15
  16. 16. 16 ラベルは9だが4と判断された画像 ラベルは4だが 9と判断された画像
  17. 17. 重みの可視化 17
  18. 18. 重みの可視化 18
  19. 19. 重みの可視化(Convolution) 19 赤が正 青が負
  20. 20. 重みの可視化(Affine) 20 Affineの重みは一次元配列で見づらい
  21. 21. 重みの可視化(Affine) 21
  22. 22. 重みの可視化(Affine) 22
  23. 23. 重みファイルを開く 23
  24. 24. 24
  25. 25. オリジナルの学習データ作成 25
  26. 26. 26
  27. 27. データセットのフォルダ構成 27
  28. 28. 学習用画像データ撮影ソフト 28 参考)https://imagingsolution.net/deep-learning/trainingimagecapture/
  29. 29. 学習用画像データ撮影ソフト 29 データの水増し 【回転】 90°、180°、270° 【反転】 左右、上下 ※Neural Network Console の ImageAugmentation でもできそう。。
  30. 30. 30
  31. 31. 処理結果 その1 31
  32. 32. 処理結果 その2 32
  33. 33. まとめ • Neural Network ConsoleはPythonが分からなくても動かすこと ができる。 Deep Learning初学者にやさしい • 評価結果表示でy‘の値でソート表示したい。 ヒストグラム表示が欲しい。 • NNablaがC#に対応して欲しい!! 33

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