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Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
- 1. Pythonによる機械学習⼊⾨ 〜基礎からDeep Learningまで〜 電⼦情報通信学会総合⼤会 2016 企画セッション 「パターン認識・メディア理解」必須ソフトウェアライブラリ ⼿とり⾜とりガイド 名古屋⼤学 情報科学研究科 メディア科学専攻 助教 川⻄康友 1
- 2. ⾃⼰紹介 l 経歴 Ø 2012年 京都⼤学⼤学院 情報学研究科 博⼠後期課程修了 Ø 2012年 京都⼤学 学術情報メディアセンター 特定研究員 Ø 2014年 名古屋⼤学 未来社会創造機構 特任助教 Ø 2015年 名古屋⼤学 情報科学研究科 助教 l 研究テーマ Ø ⼈物画像処理 ²⼈物検出 ²⼈物追跡 ²⼈物検索 ²⼈物照合 ²歩⾏者属性認識 Ø 背景画像推定 2 ← PRMUでサーベイ発表しています ← PRMUでサーベイ発表しています ← Pythonを使用 ← 一部Pythonを使用 ← 一部Pythonを使用
- 3. 本チュートリアルの流れ lPython⼊⾨編 ØPythonの簡単な説明 ØPythonでのデータ（⾏列）の扱い l機械学習編 Øトイデータで機械学習にチャレンジ Ø実際のデータの読み込み Ø学習した識別器の保存，読み込み Ø結果の集計 Øクロスバリデーション ØDeep Learningを試してみる 3 理論の話は殆どありません
- 4. Python⼊⾨編 4
- 5. Pythonを勉強するための資料集 l@shima__shimaさん Ø機械学習の Python との出会い ²numpyと簡単な機械学習への利⽤ l@payashimさん ØPyConJP 2014での「OpenCVのpythonインター フェース⼊⾨」の資料 ²Pythonユーザ向けの，OpenCVを使った画像処理解説 lPython Scientific Lecture Notes Ø⽇本語訳 Ø⾮常におすすめ Ønumpy/scipyから画像処理， 3D可視化まで幅広く学べる
- 6. Pythonの簡単な説明 lまずはHello world! lスクリプトの作成と保存 l基本的な型，制御構⽂，関数 lモジュールとパッケージ lよく使うパッケージ 6
- 7. まずはHello world! lSpyderの起動 7 ランチャーに登録してある Spyder をクリックします
- 8. まずはHello world! lSpyderの使い⽅ 8 コードを書く画面 変数などの情報が 表示される画面 1行ずつ実行できる 対話型シェル
- 9. まずはHello world! lipythonの起動 9 高機能なシェルの ipythonを使う場合
- 10. まずはHello world! l対話型シェルでHello world! 10 Print(“Hello world”) と入力してEnter 結果が表示される
- 11. まずはHello world! lファイルに記述して実⾏する場合 11 書いて 実行！ 結果が表示される
- 12. スクリプトの作成と保存 12 新規作成
- 13. スクリプトの作成と保存 13 新しいファイルができる (untitled)
- 14. スクリプトの作成と保存 14 保存
- 15. スクリプトの作成と保存 15 このチュートリアルでは，この場所 ( /home/tutorial/python ) にファイルを保存してください ファイル名を入力
- 16. スクリプトの作成と保存 16 ファイルを保存した場所に 作業ディレクトリを移動 現在の作業ディレクトリ
- 17. 基本的な型，制御構⽂，関数 l数値型 Ø整数，浮動⼩数点数，複素数，真偽値 lコンテナ Øリスト，タプル，集合，辞書 ²基本的にどんな型でも⼊れられる（型の混在可） Ø⽂字列 l定数 ØTrue, False ²真偽値のリテラル ØNone ²C⾔語でいうNULLのようなもの 17
- 18. 基本的な型，制御構⽂，関数 l⽂字列の連結 Ø+ 演算⼦で連結可能 l⽂字列の整形⽅法 ØC⾔語でのprintf系関数の処理 Ø % 演算⼦を利⽤ Ø複数の場合は ( ) で囲む 18 str = "文字列" + "別の文字列" val = 10 str = "整数: %d" % val val = 10; f = 0.01; s = "abc" str = "整数: %d, 浮動小数点数: %f, 文字列: %s" % (val, f, s)
- 19. 基本的な型，制御構⽂，関数 lif⽂ lwhile⽂ lfor⽂ 19 if 条件1: 条件1の場合の処理 elif 条件2: 条件2の場合の処理 else: それ以外の場合の処理 while 条件: 条件が真の間繰り返し c = [0.1, 2.34, 5.6, 7.89] # コンテナ for x in c: # c の要素を x で参照しながら繰り返し print(x) スペース4個分 コロン
- 20. 基本的な型，制御構⽂，関数 l関数の定義 l関数の呼び出し 20 a = 10 b = 20 c = sample(a, b) def sample(x, y): # 色々な処理 z = x + y return z スペース4個分
- 21. その他 tips l多重代⼊ ØC⾔語等と違い，複数の値を同時にreturnできる Øswapも可能 21 def test(a, b): c = a + 1 d = b * 2 return c, d x, y = test(1, 2) a, b = b, a x, y には 2 と 4 がそれぞれ⼊る
- 22. その他 tips lリストの⽣成 range 関数 lリストの要素とインデックスを取得 22 range(5) # [0, 1, 2, 3, 4] for i in range(10): print(i) a = ["a", "b", "c"] for i, v in enumerate(a): print("a[%d]=%s" % (i, v)) 多重代⼊ インデックスと要素の値を i, vで参照可能
- 23. その他 tips lオプション引数 Øデフォルト値の指定 l名前付き引数 23 def func(a, b=10, c=False): # 関数 # 関数呼び出し時 func(10, c=True) 引数 b には指定せず 引数 c だけ値を指定するとき 引数を指定しないとb=10, c=False となる
- 24. モジュールとパッケージ lモジュール ØPythonで書いた関数やクラスをまとめた 1つのファイル lパッケージ Øモジュールが複数まとめられたもの l使い⽅ Øインポートすれば利⽤可能 24 import モジュール名 from モジュール名 import 関数名 from パッケージ名 import モジュール名 import モジュール名 as 別名
- 25. Pythonでのデータ（⾏列）の扱い l数値計算ライブラリ numpy Ønumpyの⾏列 Ø⾏列に対する演算 25
- 26. numpyの⾏列 lN次元配列 ndarray ØOpenCVの cv::Mat みたいな感じで利⽤ ²今回は特徴量やラベルの配列として利⽤ ²1⾏が1つの特徴量 Ø通常のリストとは違い，型は統⼀ 26 import numpy as np a = np.array([[0,0,1],[0,0,2]], dtype=np.float32) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.float32) c = a + b d = a * b e = np.dot(a, b.T) 要素ごとの演算 ⾏列の積を求める場合はnp.dot関数 .T は転置⾏列 型を指定（np.float32, np.int8など）
- 27. numpyの⾏列 l インデキシング（特定の要素の値を取り出す） l スライシング（特定の範囲を取り出す） Ø 特徴量のうち特定のサンプルだけ使う，特定の次元だけ使う，など l ファンシーインデキシング（条件に合う⾏，列を取り出す） Ø 認識失敗したものに対応する特徴量を取り出す，など 27 a[i, j] # 行列 a の (i, j) 要素 a[i, :] # 行列 a の i 行目（のベクトル） a[:, j] # 行列 a の j 列目 a[:, 0:3] # 行列 a の 0, 1, 2列目の部分行列 a[b==1, :] # 行列 a のうち， # 行列 b の要素が 1 であるものに # 対応する行列
- 28. ⾏列に対する演算 lユニバーサル関数 Ø⾏列の各要素に関数を適⽤，⾏列を返す l集計⽤の関数 28 import numpy as np a = np.array([[0,0,1],[0,0,2]]) print(np.count_nonzero(a)) ⾮ゼロの要素数を返す import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int32) b = np.power(a, 2.0) ⾏列 a の各要素を2乗した⾏列を返す
- 29. 機械学習編 29
- 30. 機械学習ライブラリ lscikit-learn Øhttp://scikit-learn.org/ Ø機械学習に関する 様々な⼿法が実装されたライブラリ ²クラス分類 ²クラスタリング ²回帰 ²データマイニング ØBSDライセンス 30
- 31. 機械学習ガイド 31 解きたい問題に対して何を使えば良いのかのガイドも載っています
- 32. 今回チャレンジする問題 l多クラス分類問題 Ø⼊⾨編 ²Iris Dataset – 花（あやめ）の3クラス分類 Ø実践編 ²Pedestrian Direction Classification Dataset – 歩⾏者の向き8⽅向分類 32
- 33. 機械学習ガイド 33 解きたい問題に対して何を使えば良いのかのガイドも載っています ここに相当する問題です
- 34. 使⽤するクラス分類器 lクラス分類器 ØLinear SVM Øk Nearest Neighbors Ø(Kernel) SVM ØAdaBoost ØRandom Forest ØNeural Network ØConvolutional Neural Network 34 この部分は chainer という パッケージを利用
- 35. クラス分類器（乱暴に図と⼀⾔で表しています） 35 Linear SVM Kernel SVM k-NN AdaBoost Random Forest Neural Network CNN ・・・ 弱識別器 苦⼿な問題を他の弱識別器へ 多数決 マージン最⼤化 ⾮線形の識別平⾯ 複数の決定⽊をランダムに⽣成 畳み込み層による特徴抽出も⾏う線形結合と活性化関数 アンサンブル学習 Deep Learning
- 36. 機械学習にチャレンジ lIris Dataset Øクラス ²3種類のあやめ Ø特徴量（4次元） ²がくの⻑さ，幅 ²花弁の⻑さ，幅 l⼊⼿⽅法，使い⽅ Øscikit-learnでは， sklearn.datasets.load_iris() という関数でデータを読み込みできる 36
- 37. 機械学習にチャレンジ l機械学習の流れ Ø特徴量の読み込み ²学習データ，学習データのラベル ²テストデータ，テストデータのラベル Ø識別器の準備 Ø識別器の学習 Øテストデータの評価 Ø結果の出⼒ 37
- 38. 機械学習にチャレンジ l特徴量の読み込み l特徴量の分割 from sklearn.datasets import load_iris dataset = load_iris() features = np.array(dataset["data"], dtype=np.float32) labels = np.array(dtaset["target"], dtype=np.int32) # 学習データとテストデータに分ける train_features, test_features, train_labels, test_labels = （行続く） train_test_split(features, labels, test_size=0.3) scikit-learnに用意されている， Iris Datasetを読み込むための関数 型を修正しておく 特徴量とラベルを取り出す 特徴量を学習用とテスト用に分割する関数 何割をテストに使うかの引数（この例だと3割）
- 39. 機械学習にチャレンジ l識別器の準備 l識別器の学習 39 from sklearn.svm import LinearSVC # 識別器の用意 classifier = LinearSVC() # 学習 classifier.fit(train_features, train_labels) 識別器のインスタンスを生成 引数で色々なオプションがあるの で調べてみてください 特徴量と，そのクラスラベルを渡す 使いたい識別器を予めインポート しておく（ここではLinearSVC）
- 40. 機械学習にチャレンジ lテストデータの評価 l結果の出⼒ 40 # テスト results = classifier.predict(test_features) from sklearn.metrics import accuracy_score # 認識率を計算 score = accuracy_score(test_labels, results) print(score) 認識率を計算してくれる関数 テスト用のデータを渡すだけ 各データに対する認識結果が返る
- 41. 【実践1】試してみましょう 41 線形SVM識別器を利用して， Iris Datasetの認識率を評価しましょう LinearSVC() にパラメータを渡して 結果の違いを見てみましょう スライシングを使い， 4次元の特徴量のうち幾つかの特徴量 だけを用いて認識率を評価しましょう train_test_split の前に実行
- 42. 実際のデータの読み込み l普通は事前にOpenCVなどで特徴抽出 Ø特徴量を保存しておく Ø保存形式は svmlight / libsvm の形式が便利 ²特徴量とラベルを分けて読み込める lscikit-learnには以下の関数が存在 42 from sklearn.datasets import load_svmlight_file from sklearn.datasets import dump_svmlight_file # 読み込み data = load_svmlight_file("ファイル名") features = data[0].todense() labels = data[1] # 書き出し dump_svmlight_file(features, labels, "ファイル名") SparseMatなので denseに変換
- 43. svmlight / libsvm 形式 llibsvmなどのツールで利⽤されている形式 Øそのまま svm-train などのコマンドで利⽤可 43 1 1:0.111 2:0.253 3:0.123 4:-0.641 … 1 1:0.121 2:0.226 3:0.143 4:-0.661 … -1 1:0.511 2:-0.428 3:0.923 4:0.348 … -1 1:0.751 2:-0.273 3:0.823 4:0.632 … クラスラベル 特徴量の次元番号：特徴量の値 の組が次元数分ある
- 44. 学習した識別器の保存，読み込み l普通は学習した識別器を保存して別途テスト Ø保存にはPythonでは⼀般的にシリアライズ関数 （オブジェクトをそのまま保存）を利⽤することが多い ²pickleというパッケージ lscikit-learnには以下の関数が存在 Øpickleよりも効率的らしい 44 # 保存 from sklearn.externals import joblib joblib.dump(classifier, "ファイル名") # 読み込み classifier = joblib.load("ファイル名")
- 45. 学習した識別器の保存，読み込み l保存ができると… Ø学習スクリプトと評価スクリプトを分離可能 45 from sklearn.svm import LinearVC from sklearn.externals import joblib # 学習 classifier = SVC() classifier.fit(X, t) # 保存 joblib.dump(classifier, "svc.model") from sklearn.externals import joblib # 読み込み classifier = joblib.load("svc.model") # 評価 result = classifier.predict(X) 学習スクリプト 評価スクリプト 学習まで終わった段階で 識別器の状態を保存 学習済みの識別器を読み込んで すぐに評価
- 46. 【実践2】試してみましょう lデータを読み込んで認識 Ø今回の課題 ²歩⾏者向き認識 – samples/images/ に 8⽅向別の画像 ²HOG特徴量を抽出済み Ø⽤意したデータ ²学習⽤：samples/features/train.scale ²評価⽤：samples/features/test.scale 46
- 47. 識別器を切り替えてみる l今までの説明は線形SVMを利⽤ l他の識別器を使ってみよう Ø書き換えるべき部分は以下の3⾏だけ！ 47 from sklearn.svm import LinearSVC 〜中略〜 # 学習 classifier = SVC() 〜中略〜 # 保存 joblib.dump(classifier, "svc.model")
- 48. 識別器 l使いたい識別器を決める l保存ファイル名を識別器に合わせて変える 48 from sklearn.svm import LinearSVC # 線形SVM from sklearn.svm import SVC # 非線形SVM from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # kNN識別器 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier # AdaBoost from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # Random Forest classifier = LinearSVC() classifier = SVC() classifier = KNeighborsClassifier() classifier = AdaBoostClassifier() classifier = RandomForestClassifier() joblib.dump(classifier, "svc.model") 使いたいものを インポート 使いたいものを classifierに代入
- 49. Confusion Matrix l結果の集計 Ø全体の平均スコアだけでなく， クラスごとの誤りを知りたい場合 ²Confusion Matrixの利⽤ lsklearn.metrics 内に confusion_matrix 関数が存在 Øconfusion_matrix(test_labels, results) ²正解と認識結果を⼊れると結果の ndarray が返る ²printすれば表⽰可能 49 クラス0 クラス1 クラス2 クラス0 13 0 0 クラス1 0 11 3 クラス2 0 3 15
- 50. 【実践3】試してみましょう 50 複数の識別器を切り替えて学習し， 認識率を比較してみましょう Confusion Matrixを表示して 結果を見てみましょう
- 51. クロスバリデーション l1つの学習・テストデータセットでは 結果がかたよる可能性 Øデータを複数個に分割し， 何回か学習・テストを試して平均を取る Ø例：10-fold cross validation ²100個のデータを10分割 – 90個で学習→10個でテスト – テストに使うセットを替えて10回実⾏ 51
- 52. lsklearn.cross_validation 内に cross_val_score という関数が存在 result = cross_val_score(clf, data_x, data_y, cv=10) print(“accuracy: %f ±%f” % (result.mean(), result.std()) クロスバリデーション 52 10-fold cross validationを実行 好きなクラス分類器 学習用のデータセット 平均と標準偏差を表示
- 53. 【実践4】試してみましょう l好きな識別器を使い， 10-fold cross validationしてみよう Øこれまでの，「学習」「評価」の部分を， 前述の corss_validation_score 関数に置換 53
- 54. Deep Learningを試してみる lDeep Learningの代表的なパッケージ Øcaffe (by BVLC) Øchainer (by Preferred Networks) ØTensorFlow (by Google) 54
- 55. ニューラルネットワークの基礎 l多層パーセプトロン 55 重み付き和→活性化関数 重み付き和→活性化関数 多クラス分類の場合， クラス数分の出力ユニット 特徴量の次元数分の 入力ユニット
- 56. CNNの基礎 lフィルタ畳み込み層＋全結合層 Ø特徴抽出と分類を同時に学習 56 図： http://systemdesign.altera.com/can-you-see-using-convolutional-neural-networks/ (CNN: Convolutional Neural Network)
- 57. Deep Learningでのキーワード l活性化関数 Ø線形結合した後に適⽤する関数 Ø例 ²シグモイド関数 ²ReLU (Rectified Linear Unit) ²maxout lバックプロパゲーション（誤差逆伝播法） Øネットワークの出⼒値と正解値との誤差を逆伝播 Ø誤差が⼩さくなるようにパラメータを更新 57
- 58. Deep Learningでのキーワード lドロップアウト Ø学習時に⼀部のノードの出⼒を0にする Ø過学習を防ぎ，汎化性能を向上させる l確率的勾配法（ミニバッチ） Ø⼤量データの場合，メモリの制限で⼀括で学 習できない Ø学習データを⼩さく分割し， 少しずつ学習してパラメータ更新を⾏う 58
- 59. chainerを使ってみる lchainerでの処理⼿順 Øネットワークの構築 Ø最適化⼿法の選択 Øミニバッチの作成・学習 Ø評価 l今回の課題 Øirisをニューラルネットで識別 ØPDCをCNNで識別 59
- 60. ネットワークの構築 l決めないといけないこと Ø層数 Ø各層のユニット数 Ø層間に適⽤する関数 60 from chainer import FunctionSet import chainer.functions as F model = FunctionSet( l1=F.Linear(4, 200), l2=F.Linear(200, 100), l3=F.Linear(100, 3)) 入力層=特徴量次元 線形結合を3層 4次元（入力）→200次元 200次元→100次元 100次元→3次元（出力） 層数 ユニット数 ユニット数 ・・・ ・・・ 関数 関数
- 61. ネットワークの構築 l伝播のさせ⽅ Ø活性化関数，ドロップアウトなどの設定 Ø評価関数の設定 61 from chainer import Variable def forward(feature, label, train=True): x = Variable(feature) y = Variable(label) h1 = F.dropout(F.relu(model.l1(x)), train=train) h2 = F.dropout(F.relu(model.l2(h1)), train=train) p = model.l3(h2) return F.softmax_cross_entropy(p, y), F.accuracy(p, y) Dropoutをする場合 chainer用の変数へ変換 活性化関数 train=Trueの時のみ Dropoutを実行 引数の初期値 学習データでの予測精度誤差関数としてsoftmaxの cross_entropyを利用
- 62. 最適化⼿法の選択 loptimizersで定義されている Ø⾊々なパラメータ更新⽅法 ²SGD ( Stochastic Gradient Descent) ²AdaGrad ²RMSprop ²Adam (ADAptive Moment estimation) 62 from chainer import optimizers optimizer = optimizers.Adam() optimizer.setup(model.collect_parameters()) 最適化のモジュール modelのパラメータを登録する 学習率を 自動的に 調整する 改良
- 63. ミニバッチの作成・学習 l データを分割して順番に伝播，誤差逆伝播 63 import numpy as np n_epoch = 100 batchsize = 20 N = len(features) for epoch in range(n_epoch): print('epoch: %d' % (epoch+1)) perm = np.random.permutation(N) sum_accuracy = 0 sum_loss = 0 for i in range(0, N, batchsize): x_batch = features[perm[i:i+batchsize]] y_batch = labels[perm[i:i+batchsize]] optimizer.zero_grads() loss, acc = forward(x_batch, y_batch) loss.backward() optimizer.update() sum_loss += float(loss.data) * batchsize sum_accuracy += float(acc.data) * batchsize print("loss: %f, accuracy: %f", sum_loss / N, sum_accuracy / N) 繰り返し回数 ミニバッチの分割 各ミニバッチ毎にパラメータ更新 勾配の初期化 順伝播 誤差の逆伝播 パラメータの更新
- 64. 評価 lテストデータをネットワークに通す 64 #%% # 伝播のさせ方 def forward_predict(features, label, train=True): x = Variable(features) y = Variable(label) h1 = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv1(x)), ksize=5) h2 = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv2(h1)), ksize=5) h3 = F.dropout(F.relu(model.fc1(h2)), train=train) p = model.fc2(h3) return p.data #%% # テスト result_scores = forward_predict(test_features, train=False) results = np.argmax(result_scores, axis=1) 各クラスのスコアが出てくるので argmax を取る ネットワークの出力を返すように修正
- 65. 【実践5】試してみましょう 65 Iris Datasetをニューラルネットワーク で学習・評価してみましょう これまでの識別器の代わりにNeural Networkを利用 層数やユニット数を変えてみて 結果の違いを見てみましょう
- 66. CNNを試してみる l変更点 Ø特徴量ではなく，画像を読み込む ²これまでは抽出済みの特徴量を読み込んでいた – サンプル数 x 特徴量次元数 の ndarray を利⽤ ²CNNでは2次元の画像を読み込む – サンプル数 x チャンネル数 x 画像の⾼さ x 画像の幅 の ndarray を利⽤ ØConvolution層を追加 ²Convolution+ReLU+Maxout – フィルタ畳み込み – 活性化関数を通して – 領域内の最⼤値を出⼒ 66
- 67. CNNの構築 l画像の読み込み lネットワークの構造 67 from chainer import FunctionSet import chainer.functions as F # ネットワークの構築 model = FunctionSet( conv1=F.Convolution2D(1, 32, 3), conv2=F.Convolution2D(32, 64, 3), fc1=F.Linear(512, 200), fc2=F.Linear(200, 8)) 入力層=1チャンネル（モノクロ画像） Convolution層が2つ， 全結合層が2つ 1→32チャンネル 32→64チャンネル 512次元→200次元 200次元→8次元（出力） ## 画像ファイル分の容量を確保 ## 画像枚数xチャンネル数(1)x高さx幅 features = np.ndarray((len(filenames), 1, 96, 48), dtype=np.float32) labels = np.ndarray((len(filenames),), dtype=np.int32)
- 68. CNNの構築 l伝播のさせ⽅ Ø活性化関数，ドロップアウトなどの設定 Ø評価関数の設定 68 from chainer import Variable def forward(feature, label, train=True): x = Variable(feature) y = Variable(label) h1 = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv1(x)), ksize=5) h2 = F.max_pooling_2d(F.relu(model.conv2(h1)), ksize=5) h3 = F.dropout(F.relu(model.fc1(h2)), train=train) p = model.fc2(h3) return F.softmax_cross_entropy(p, y), F.accuracy(p, y) chainer用の変数へ変換 学習データでの予測精度誤差関数としてsoftmaxの cross_entropyを利用 カーネルサイズ5で max pooling
- 69. 【実践6】試してみましょう lCNNを⽤いて歩⾏者向き認識 Øコードが少し⻑いので サンプルコードをダウンロードして 動かしてみましょう Ø/home/tutorial/python へ保存 Øspyder で開いて実⾏してみましょう 69 http://www.murase.m.is.nagoya-u.ac.jp/~kawanishiy/data/cnn.py 実⾏にかなり時間がかかるので， 学習のエポックごとに徐々に誤差が 減っていく様⼦を確認できればOK
- 70. まとめ lPythonによる機械学習 Ønumpyによるデータの扱い Øscikit-learnによる各種機械学習 ØchainerによるDeep Learning 70
- 71. 71
- 72. 様々な⾔語でのライブラリ紹介 lC++⽤ ØCaffe ²http://caffe.berkeleyvision.org/ lJava⽤ ØDeep Learning 4j ²http://deeplearning4j.org/ja-index.html lLua⽤ ØTorch ²http://torch.ch lPython⽤ Øchainer ²http://chainer.org 72
- 73. メモ lGDとSGDの違い Øhttp://sinhrks.hatenablog.com/entry/201 4/11/24/205305 lchainerからcaffemodel読み込み Øhttp://d.hatena.ne.jp/shi3z/20150711/1 436566217 73
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