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機械学習フレームワーク横断、Chainer, Keras

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機械学習フレームワーク横断、Chainer, Keras

  1. 1. 機械学習 フレームワーク横断 Chainer, Keras 【基礎編】
  2. 2. 目次 • 問題設定 • chainer導入と実装 • keras導入と実装 • chainer keras比較 • 感想
  3. 3. 問題設定 (分類問題について)
  4. 4. 分類問題の流れ 対 象 物 特 徴 量 分 類 器 A C B • 対象物から問題に適した特徴量を抽出 • 特徴量を分類器に入力 • 対象物がどのクラスに属しているか判定
  5. 5. 今回扱うデータ 対 象 物 特 徴 量 分 類 器 A C B アヤメ setosa virginica versicolor
  6. 6. 特徴量の内容 対 象 物 特 徴 量 分 類 器 A C B 花びらの長さと幅 がく片の長さと幅 の4次元ベクトル
  7. 7. 扱う分類器 対 象 物 特 徴 量 分 類 器 A C B NN(ニューラルネットワーク)
  8. 8. 今回の構成 花びらの長さ 花びらの幅 (中間層の1つ目のノードの入出力のみに着目) がく片の幅 がく片の長さ b(バイアス) 入力層 中間層 出力層 W1 W2
  9. 9. W1 W2 教師信号の内要 [1, 0, 0] [0, 1, 0] [0, 0, 1]
  10. 10. Chainerの導入と実装 http://chainer.org/
  11. 11. Chainer 導入
  12. 12. Chainer実装
  13. 13. Chainer実装 モデルの記述
  14. 14. Chainer実装 モデルの記述
  15. 15. Chainer実装 モデル、最適化 手法の設定
  16. 16. Chainer実装 学習
  17. 17. 参考図書 『Chainerによる実践深層学習』新納 浩幸 http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000004728/
  18. 18. Kerasの導入と実装 https://keras.io/ja/
  19. 19. Keras導入
  20. 20. Keras実装 モデルの記述 損失関数、最適化 手法を設定して コンパイル バッチ数、繰り返し 回数を設定して学習
  21. 21. Chainer Keras比較
  22. 22. 実行結果 Chainer
  23. 23. 実行結果 Keras
  24. 24. 実行結果 比較 • 識別制度がChainer:66.67% Keras:69.33%と似 たような結果に • 出力結果を見比べてみると、正解クラスが1のとこ ろを0と識別ミスしている => まだまだチューニン グが必要そう 今回はたまたま同じような結果になったが、ランダムに決まる更新アルゴリズムの 初期値によってはパラメタータの値が変わってくるので必ずしも一致するとは限らない。
  25. 25. 感想 • Chainer:変数の中身を見ながら実装する中で、細 かい理論の理解もしながら進められた。(参考文献 が良かった) • Keras:NNの実装イメージがついている前提で触る と、とてもシンプルでチューニングしやすかった

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