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データの壁
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14
15
16
MNIST
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/
mnist/mnist_softmax.py
PIXEL_DEPTH = 255
def extract_data(filename, num_images):
"""Extract the images into a 4D tensor [image index, y, x, channels].
Values are rescaled from [0, 255] down to [-0.5, 0.5].
"""
print('Extracting', filename)
with gzip.open(filename) as bytestream:
bytestream.read(16)
buf = bytestream.read(IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE * num_images)
data = numpy.frombuffer(buf, dtype=numpy.uint8).astype(numpy.float32)
data = (data - (PIXEL_DEPTH / 2.0)) / PIXEL_DEPTH
data = data.reshape(num_images, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1)
return data
17
データ読み込み部分
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.7/tensorflow/models/image/mnist/
convolutional.py
18
"""

Extract the images into a 4D tensor [image index, y, x, channels].
Values are rescaled from [0, 255] down to [-0.5, 0.5].
"""
data = (data - (PIXEL_DEPTH / 2.0)) / PIXEL_DEPTH
https://tfug-tokyo.connpass.com/
19
それまで
20
32px
32px
16px
16px
眼鏡っ娘判定
21
conv
3x3x3
32
conv
3x3x32
64
max_pooling lrn conv
3x3x64

128
conv
3x3x128
128
max_poolinglrn conv
3x3x128

128
conv
3x3x128
256
fc
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fc
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conv
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3x3x3
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dconv
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dconv
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conv
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batch_normalization
ReLU
conv
5x5x64

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conv
5x5x64

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batch_normalization
ReLU
conv
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conv
5x5x64

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batch_normalization
ReLU
Sigmoid
ReLU
batch_normalization
Generator Discriminator
conv
3x3x3

64
max

pool
3x3
max

pool
3x3
conv
3x3x64

64
local
response
normalization
local
response
normalization
fc
128
fc
64
ground_truth
21x21x3
batch_normalization
fc
1
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まとめ
同人誌を書こう
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