TensorFlowでDeep Learning 目次 ニューラルネットワークをよく知らない人でも、ディープラーニングや畳み込みニューラルネットワークを利用できるようになるために。 ロジスティック回帰 まずはロジスティック回帰（2クラスの識別）からはじめてみる (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/46c1490706115de45a9c) 多項ロジスティック回帰 ロジスティック回帰（2クラスの識別）を多項ロジスティック回帰（多クラスの識別）へ (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/db63e8e95aa2a1c3d124) 多層パーセプトロン ロジスティック回帰に中間層を追加して多層パーセプトロンへ (tf 2.0: https://qiita.com/kumonkumon/items/3
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
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