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Gakusei lt

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8/11/2018の懇親会LTのスライドです

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Gakusei lt

  1. 1. 8.11 # 学生 LT 休学して暇なので Deep Lear ning やってみた!!
  2. 2. 自己紹介 ● 本名:広瀬智之 ● 筑波大学情報科学類一年生(二十歳) ● 誕生日:8月11日!!!!!!! ● プログラミング始めて三ヶ月 ● 病気で6月から休学(今は治ったよ) ● 主に Java,JavaScript,Python なんかを使う Twitter : @Totsugeki8
  3. 3. そもそも Deep Learning とは ● ディープラーニングまたは深層学習(しんそうがくしゅう、英 : deep learning)とは、 (狭義には 4層以上 [1][注釈 1]の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラル ネットワーク、英 : deep neural network)による機械学習手法である [2]。深層学習登場 以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題に よって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多 層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、およ び、 Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、十分学習させられるようになっ た。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い 性能を示し [3]、 2010年代に普及した [4]。しかしながら、多層ニューラルネットが高い 性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない [3]。(出典: Wikipedia)
  4. 4. そもそも Deep Learning とは ● ディープラーニングまたは深層学習(しんそうがくしゅう、英 : deep learning)とは、 (狭義には 4層以上 [1][注釈 1]の)多層のニューラルネットワーク(ディープニューラル ネットワーク、英 : deep neural network)による機械学習手法である [2]。深層学習登場 以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題に よって十分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多 層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、およ び、 Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、十分学習させられるようになっ た。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い 性能を示し [3]、 2010年代に普及した [4]。しかしながら、多層ニューラルネットが高い 性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない [3]。(出典: Wikipedia) うるせ〜〜〜〜〜〜〜〜〜 〜〜〜!!! 知らね〜〜〜〜〜〜〜〜〜 〜〜〜〜!!!!!!!
  5. 5. とりあえず組んでみる!! ● 題材:からあげとトイプードルを分類する ● Keras で作成 ● 層はプーリング層も入れて 12 層 ● パラメータ数は 345 万 3121 個 ● データセットはからあげ画像トイプードル画像それぞれ 2000 枚 ● Keras の機能でデータを水増しする ● 学習に二時間半かかりました
  6. 6. 訓練結果
  7. 7. 訓練結果
  8. 8. 実験結果
  9. 9. 実験結果
  10. 10. キターーーッ!!!!
  11. 11. 実験結果
  12. 12. 実験結果
  13. 13. ウオオオオオオオオオ!!!!
  14. 14. これはいけるぞ!!! からあげに見える プードル
  15. 15. だめでした
  16. 16. 敗因として考えられるもの ● トイプードルの学習画像が一匹のみで写っているのが殆どで、 からあげっぽいトイプードルの画像が足りなかった? ● 学習層が薄い? ● 重みパラメータの初期値をしっかり設定しなかった?
  17. 17. 参考文献 ● ゼロからつくる DeepLearning 斎藤 康毅 ● Python と Keras によるディープラーニング Francois Chollet
  18. 18. ● ご清聴ありがとうございました!

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