cnn フィルタサイズ 決め方 8

今回得られたグラフから、精度には上限があるようと考えられます。 驚くことに、今回設定したフィルター数の上限256で、精度が最も良い結果になりました。, 私の予想は、フィルター数32か64で飽和すると予想していました。 まあそれはそれとして.畳み込みニューラルネットでグレイスケール画像に色を付ける実験をやってみました., 上記左の画像を入力したら,右の画像を出力するようにしたい,っちうわけです.TensorFlow で CNN 作って試してみたら,単純なネットワークでもそれなりにできました., カラー画像を YCbCr 色空間( YUV - Wikipedia )で表現して,Y(輝度)から Cb と Cr(二つの色差) を推定することにします.上記左の画像は,右のカラー画像の Y 成分をグレイスケールで表したもの.Cb と Cr も同様に可視化すると,こんなん., 学習用のカラー画像を複数用意し,YCbCr に変換してから適当な大きさのパッチを切り出して, Y を入力,Cb と Cr を出力の教師として CNN を学習させます., 学習とテスト用の画像には,上記のように満開の桜の木が写ったものを 20 枚用意しました(上記はテスト画像の1つ).後で普通の木の画像も入力してみたら面白いかな〜と., convX は全て畳み込み層,全て stride は 1 で,conv4 以外は活性化関数に ReLU を用いています.conv4 のみ出力は線形(しきい値あり).畳み込み層は tf.nn.conv2d を用いて作りましたが,padding(畳み込み時に画像の外周を 0 で埋めたりすること)の悪影響(border effect と言ったりする)を受けないように,padding = 'VALID' と設定しました.そのせいで出力が入力より小さくなってます.そのため,教師を作る際も,入力と同じ大きさのパッチの中央の 56x56x2 (x2 は Cb と Cr の2チャンネル)を切り出しました.学習の評価関数は,単純な平均二乗誤差です., プログラムはこちら: https://gist.github.com/takatakamanbou/88b75a2f77bee68c563a975a5b338600, 15枚の学習画像から 64x64 のパッチを 500 枚ずつ計7500枚切り出して CNN を学習させました.学習に使ってない5枚の画像から作ったデータで汎化誤差を評価してみましたが,汎化誤差は,学習回数1000回から2000回(バッチサイズ 128 で一つのバッチの学習を1回とカウント)ほどであまり変わらなくなってました.以下では,学習回数1000回の時点のネットワークを用いています., ちなみに,上記の条件で CPU のみで学習した場合,1000回の学習に要した時間は20分ほどでした.Mac Pro (Late 2013),Xeon E5 3.5GHz, メモリ 64GB です., まずは,学習画像と似たような風景の画像の場合.左から入力画像,着色した画像,元画像の順です.着色画像の外周 4 画素の幅の範囲には正しい画素値が入ってます., 上の方の花びらや葉がついてない枝のみの部分が無理やり緑色にされてしまいました.学習画像には桜の花びらか緑の葉のどちらかがいっぱいついた木ばかりだったからでしょうか.右下の緑の草は,テクスチャ的に桜の花びらっぽかったのか,ほんのりピンクに.左の建物の屋根と奥の瀬田の唐橋それぞれの黄色は,完全に再現に失敗してます., 着色画像だけ見るとうまくいってるように思えますが,元と見比べると空や水面,葦や遊歩道の色等々大嘘なのがわかります., 予想通りのひどいありさま (^^; ほとんど桜ばっかりの画像で学習してるんやから当然ですが., とまあこんな感じです.それほど deep でない CNN での小規模な実験ですが,結果が画像で見えると楽しいので,よい練習問題かもですね., takatakamanbouさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog <1点目の質問> MaxPoolingのやることは、事前に決めた範囲の中の「最大の数字」だけを出力する。 ただ、それだけです。 その事前に決めた範囲のことを、フィルターとかカーネルと呼びます。 今回のサンプルにするフィルター(カーネル)のサイズは、2×2にします。 メニューのカテゴリページは改装中. 分かりやすいご回答,ありがとうございます. | 入力: 64 x 64 x 1; conv1: フィルタサイズ 5x5,出力チャンネル数 16; conv2: フィルタサイズ 3x3,出力チャンネル数 32; conv3: フィルタサイズ 3x3,出力チャンネル数 64; conv4: フィルタサイズ 1x1,出力チャンネル数 2; 出力: 56 x 56 x 2 しかし、よく見るとフィルター数が5の時と、8の時に下降していることも分かります。, 精度のリスト [0.9073, 0.9363, 0.951, 0.9644, 0.9607, 0.9616, 0.9718, 0.9706, 0.9765, 0.9771], グラフから分かるように、フィルターを増やすにつれて、精度も上昇することが分かります。 通常のNeural NetworkやConvolutional Neura…, Docker/Kubernetesを扱う上で必要なネットワークの基礎知識(その2), Terraformを実際に使えるようになるためのTerraform入門+ちょっと実践, 反射したりして特徴が複雑になっている画像ではないか(パターンが捉えられない=もっと画像が必要になる). | <arakan_no_boku@yahoo.co.jp>興味の向くまま遊び感覚で勉強して、自分の頭の整理と備忘を兼ねてブログに書いてます。IT系・・特に機械学習・プログラムネタが中心ですが、IT以外のネタになる時もあります。, arakan_no_bokuさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog また、時間に関しては、上限がないと考えられます。, 某大学院M2 これの意味するところは,下記のような感じでしょうか. 次回は、256以上、完全に飽和するフィルター数も実験していきたいです。 ➁分析者が事前に決めるものは何もなく,対象画像に対して最適な複数種類のフィルター値が機械学習で自動的に決まる. 活性化関数について 4. CNNのフィルター数と学習精度について今回のテーマは、「CNNのフィルター数と学習精度について-1層の畳み込み層-」についてです。CNNは、Kerasを使って、簡単に作っていきます。学習対象は、お馴染みのMNISTの手書き数字です。ソースコ 2のN乗のフィルター数を計算しています。, 精度のリスト ありがとうございました., // 自作文字列比較関数 int my_strcmp(const char* s1, const c, プログラミングの問題について質問です。言語はPythonです。詳しい方、よろしくお願い致します。, このアルゴリズムをPythonでコーディングする方法を検討したのですが、分かりません。 教えてくださ, 7000万くらいの新築マンションを買いたいんですが、そのためには大学行っていい会社入って年収1000, 計算の勉強の回答について。 お世話になります。 また勉強で計算の問題につまづいています。 参考書の回, Python で例えば静岡県の病院の住所をエクセルに一覧表としてまとめるようにプログラミングすること, 学校でプログラミングの授業あるのですが全然分からないので詳しい方教えていただきたいです おみくじで大, ※各種外部サービスのアカウントをお持ちの方はこちらから簡単に登録できます。 ブログを報告する, CNNのプーリング層「MaxPooling」の仕組みを数式なしで整理してみた/ディープラーニング, 「CNN(Convolutional Neural Network)」の構成要素のひとつですね。, Scratch(スクラッチ)入門(7)/乱数とかIF文(条件式)とか使って動きに変化をつける. 学習対象は、お馴染みのMNISTの手書き数字です。, ソースコードとその結果を示していきます。 GitHub, このBatchNormalizationは、データ数が多くパラメタが少ないような過学習しにくいモデルの場合は不要。(逆にない時よりも精度が悪くなる可能性がある), ネットワークを深くしたり、Augmentationをしたり、Dropout層やBatchNormalization層を追加したり。, まずはデータを疑う。データがきちんと整っていないと、どんなにアーキテクチャーやハイパラメタを調整しても精度は上がらない。, ネットワークを深くする Pooling層は、画像認識に優れた性能がある「CNN(Convolutional Neural Network)」の構成要素のひとつですね。, Pooling層のすることは、Convolutionで出力されてきた数値の特徴をより際立たせるために、もうひと手間加工することです。, Neural Network Consoleにも様々な種類のPoolingレイヤーが用意されてます。, それらを全部・・というと大変なので、、頻繁に使う代表的な「MaxPooling」に絞って整理します。, リファレンスでの「近傍」は、Poolingの入力=Convolutionの出力のことです。, MaxPoolingのやることは、事前に決めた範囲の中の「最大の数字」だけを出力する。, 元データよりフィルターは小さいですから、全体をカバーするために、1か所やったら、位置をずらして、また次をする・・みたいに処理していきます。, CNN(Convolutional Neural Network)の場合、基本的にConvolutionとPoolingはセットで使います。, 疑問がわいたら、やってみようということで、以下みたいなモデルをくんでやってみました。, こういう微妙な結果になるのは、Pooling層の役割が「特徴をより絞り込む」ことにあるからなんでしょうね。, 画像を学習させて、細部にいたるまで復元に近い状態にしたい場合とかは、Pooling層を使っちゃダメだろうな・・とか。, 逆に、大きな括りで分類できればいい・・みたいな用途だと、Pooling層は結構有効にきくだろうなってものわかります。, 62歳の文系SE”BOKU”です。 [0.9465, 0.9619, 0.9745, 0.977, 0.9816, 0.9834, 0.9832, 0.9855], グラフから分かるように、フィルターを増やすにつれて、精度も上昇することが分かります。 1点目の質問に関係しますが,畳み込むフィルターは単独で用いるのか,複数を組み合わせて用いるのか,事前に決める方法はあるのでしょうか.もしくは,いろいろ試してみて経験的に決めるのでしょうか. フィルターの種類には,エッジ抽出,コーナー抽出,ぼかし(平滑化)等,いろいろなものがあると思います. CNNの専門書を読むと,近年ではフィルター自体を機械学習して自動的に決定する,という記述があるのですが,そこで決定されたフィルターとは,どのような特徴を抽出しているのでしょうか.前述したエッジ抽出やコーナー抽出等とは,概念的に全く異なるフィルターとなるのでしょうか. CNNの特徴 6. 特に根拠はありませんが…, フィルター数が多いほど計算量も増えるので、時間がかかります。 特定の層にFine Tuning用の学習機をつけたい場合、その入力数は入力した画像のサイズと各層のフィルタ定義を順に計算していくことで導出できる 最近はちょっと複雑なフィルタのかけ方をしたり層がものすごい深くなっていたりするので、勉強のため以外で計算するのはあまりお勧めできない。 お客様の許可なしに外部サービスに投稿することはございませんのでご安心ください。. 考察等はしませんので、データだけでも何かしらの参考になればと思います。, 今回の結果から、最適なフィルター数は32と私は判断します。 どのフィルターを用いるのかは,画像の特徴を考慮して,分析者(つまり,人間)が経験的に決めるのでしょうか.また,その場合には,いろいろなフィルターを単独,もしくは組み合わせで試してみて,最も良さそうなものを分析者が採用するのでしょうか. 畳み込み層(Convolutional層) フィルタのサイズをどうするか どうフィルタを適用していくか(ストライド) 出力サイズをどうするか(パディング) データ形状の変化 畳み込みまとめ 3. 次に表示するのは、指数関数的に増やしたもので、2〜256までです。  畳み込み-ReLU-Pooling のセットを増やしてみる。, Augumentationする まずは実践してみないと理解できないと分かっているのですが,なかなかそこまで行っておらず,漠然とした質問で恐縮です(➀だろうなと予想しているのですが). <arakan_no_boku@yahoo.co.jp>興味の向くまま遊び感覚で勉強して、自分の頭の整理と備忘を兼ねてブログに書いてます。IT系・・特に機械学習・プログラムネタが中心ですが、IT以外のネタになる時もあります。, arakan_no_bokuさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog プーリング層(Pooling層) 5. 画像解析をcnnで行う場合で,画像を畳み込む時に用いるフィルターの決め方について3点ご教授ください.フィルターの種類には,エッジ抽出,コーナー抽出,ぼかし(平滑化)等,いろいろなものがあると思います.<1点目の質問>どのフィ 画像解析をCNNで行う場合で,画像を畳み込む時に用いるフィルターの決め方について3点ご教授ください. 画像サイズを W × Η とすると、画像を表すテンソルはサイズが W × Η × 3 で、R/G/Bの各要素のデータ型が8 bitsである。  画像を回転させたり、拡大させたり、反転させたりして同じ画像を複数枚に増やす。, ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装, 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ, TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門 (impress top gear), 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する - DeepAge, なお、時系列データに対する深層学習のアルゴリズムであるRNNおよびLSTMのまとめは下記にあります。, sagantafさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか?, Powered by Hatena Blog ブログを報告する, シンプルなCNN(Convolutional Neural Network)を組んでみる/Neural Network Consoleの使い方, Scratch(スクラッチ)入門(7)/乱数とかIF文(条件式)とか使って動きに変化をつける. <2点目の質問> 画像解析をcnnで行う場合で,画像を畳み込む時に用いるフィルターの決め方について3点ご教授ください.フィルターの種類には,エッジ抽出,コーナー抽出,ぼかし(平滑化)等,いろいろなものがあると思います.<1点目の質問>どのフィ 結果は、リスト表示と、グラフで示します。, 今回調べたのは、フィルター数が1〜256まで時の精度です。 したがって、フィルター数を増やしすぎてしまうのは、実用的ではありません。, 今回使用したCNNは、畳み込み層が1層なので、比較的軽い処理ですが、実用で使われるCNNでは、より複雑になります。 すみませんが,3番目の質問に関して,更にもう1点質問させてください. CNNの基本 2. フィルター自体を機械学習して最適値を決める,という記述をしている書籍を何冊か見ました. ➀どのようなフィルターを何種類用いるのかを分析者が事前に決めて,具体的なフィルター値の最適値が機械学習で自動的に決まる. メモ記事が増殖中 研究で畳み込みニューラルネットワーク(CNN: convolutional neural networks)を使うとき,適切な構造を決定する際に検証セット上の精度を指標としたマニュアルサーチをふつうすると思います.しかし,モデルやデータの解釈のために,選ばれたハイパーパラメータの意味を理解しておく必要があるとも感じます.今回は畳み込み演算のカーネル(フィルタ)サイズの解釈に関する簡単な実験内容をまとめました. | フィルタを移動させながら,つぎつぎに局所的な平均値 を求めるため移動平均フィルタと呼ばれる. 単に平均化フィルタとも言う. フィルタサイズが大きいほど,また,繰り返すほど, 平滑化の合いが増す 111 111 111 1 9 3×3 → 5×5 → 7×7 → 25 5 1 = 論点が抽象的で申し訳ないですが,詳しい方,ご教授いただけると幸いです., kamiyasiro様 ブログを報告する, この記事の目的 0. <3点目の質問> 宜しくお願いします., ご回答,ありがとうございます. Denseのところで、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最終的な全結合層の出力次元数の決め方は、判定するクラス数を指定します。 上記のコードの場合「0〜9」までの数字を判定するため、全部で「0・1・2・3・4・5・6・7・8・9」の「10」クラスになります。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 今回のテーマは、「CNNのフィルター数と学習精度について-1層の畳み込み層-」についてです。, CNNは、Kerasを使って、簡単に作っていきます。 フィルタを移動させながら,つぎつぎに局所的な平均値 を求めるため移動平均フィルタと呼ばれる. 単に平均化フィルタとも言う. フィルタサイズが大きいほど,また,繰り返すほど, 平滑化の合いが増す 111 111 111 1 9 3×3 → 5×5 → 7×7 → 25 5 1 = また、フィルター数と計算時間など、比較対象を変えて実験したいと思います。, 今回は、2〜1024までフィルター数を増やしたときの精度とその時の時間について実験しました。 行列に入る値を逆伝播で変更する,と勝手に解釈していたのですが,もう一度書籍に当たって再考してみます. フィルター数と、計算処理時間との兼ね合いが重要になることでしょう。, 今回の結果からは、このCNNでは、フィルターを増やせば、増やすほど精度が増加することが分かりました。, 今回は、最大256のフィルター数で実験しました。 データ解析を勉強しています。 CNNの構成はこんなんにしました. ちなみに、試しに学習・評価をバッチサイズ64、MAXエポック 30で簡単にやってみたところ、Accuracyが98.7%程度いけたので、そう悪くはないと思います。 時間に余裕のある方は、一度試行錯誤を試してみてもよいかもしれません。 2017/12/01追加 ブログを報告する, Denoising Autoencoder の実験をしてみる (4) - まんぼう日記 …, Ubuntu マシンに Caffe をインストール - まんぼう日記 Mac に …, https://gist.github.com/takatakamanbou/88b75a2f77bee68c563a975a5b338600, Let there be Color! : Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification, Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks. 画像認識の精度向上に圧倒的な効果がある「CNN(Convolutional Neural Network)」のベーシックなところを、今回はとりあげてみます。, CNNは、全結合層だけでなく畳み込み層(Convolution )とプーリング層(Pooling)から構成されるニューラルネットワークのことです。, CNNと一口に言っても構成方法にのバリエーションは沢山ありますし、Poolingと名の付くレイヤーだけみても沢山の種類があります。, それらを全部理解しようとすると、前にすすめないので、ここでは一番多く使われている「Convolution」と「MaxPooling」の2つに絞ります。, 右が、Convolution+ReLUの組み合わせ1組に対してMaxPoolingレイヤーが1個というパターン。, 左は、Convlution+ReLuの組み合わせを2回繰り返した後に、MaxPooloingがくるパターンです。, この2つのパターンで、深さを同じにしたときに、学習精度に差はでるのだろうか?というのが今回の「素朴な疑問」です。, 説明の便宜上、上記の図をベースに左側のパターン(Covlution2つ+MaxPooling1つ)と右側のパターン(Convolution1:MaxPooling1)とよびます。, 一から作ってもよいですが、右側パターンにあわせて、以下のサンプルプロジェクトを開いて別名に保存したものを加工してやってみます。, inputデータの量は増やしていないですが、Covolutionの層が増えているので、処理時間はそれなりにかかるようになります。, 開始ボタンを押してから、シャワーをゆっくり浴びて帰ってくるくらいの時間は待つつもりでどうぞ。, 同じ「Convolution」+「ReLU」2つでも、Poolingを間にもうひとつ挟む方法に変えてみるわけですから、1つ目のReLUと2つ目のConvolutionの間に「MaxPooling」を挟めばいいですね。, 今回はMNIST(手書き文字)画像の4と9の2値分類ですから、この程度の浅いCNNでもちょっとした工夫で改善するみたいです。, ConvolutionとMaxPoolingの各レイヤーが何故画像データに対して、このように効果があるのかのイメージができると、もう少しバリエーションを考えられるようになったりもします。, その辺については、以下の4回にまとめてますので、よければ合わせて読んでもらえるといいかな・・と思います。, ですが、当然のことながら、inputデータを、フルで「0」から「9」までの10パターンを使うようにもできます。, 左側の「training」を選んで、OpenDataset(上図 赤丸部分)を押します。, 同じようにして、validationを左側で選んで、今度は「minist_test.csv」を選択しておきます。, これで、テストデータはMNIST(手書き数字画像)のフルセット(10パターン)が使えるようになります。, もし、inputをフルセットに変更した場合は、EDITタブに戻って、今度は「BinaryCrossEntropy」を選択して、Deleteキーで消し、と「SoftmaxCrossEntropy」をドロップして、Shiftキー+クリックで線でつなぐようにします。, inputが2値(4か9のどちらか)ではなく、10値(0から10のどれか)になったので、BinaryCrossEntropyのままだと、結果が無茶苦茶になるからです。, Inputをフルにして、「SoftmaxCrossEntropy」に変更した場合、その前をつなぐ全結合層(Affine)のoutputサイズも変更が必要になります。, このへんは、言葉の説明は難しいので、CNN1層だけの場合を元に、変更例を簡単に説明してみます。, MNISTは1,28,28サイズ(Affineで受けるなら、1×28×28=784)です。, Convoolution→MaxPoolingをへて、16,12,12に変換されているわけです。, SoftMaxは、0~9の10個の数字の各々にたいして、0である確率はXX%、1である確率は・・みたいな感じで求めて、一番確率の高い数字を回答として出力するとイメージするとわかりやすいです。, そこに持っていくのにあたり、いきなり2304→10ではなくて、段階的に次元をへらす方が結果的には良さげなのですね。, そのため、上記例では一旦最初のAffineのOutputで、144(1×12×12)にして、SoftMaxの入力にする前に、もうひとつAffineをはさんで、144→10に次元を減らしていってます。, ちなみに、試しに学習・評価をバッチサイズ64、MAXエポック 30で簡単にやってみたところ、Accuracyが98.7%程度いけたので、そう悪くはないと思います。, 62歳の文系SE”BOKU”です。 グラフは、縦軸に精度、横軸にフィルター数を割り当てています。, まず、始めに表示するのは、1〜10までの精度です。 |

エイデンアンドアネイ ディズニー バンビ, ローソン グリーンスムージー 口コミ, プロスピトレジャー S ランク, ファミコン 画面 映らない, アディダス フットサルシューズ ネメシス, 建築図面 記号 壁, モンハン4 チート やり方, プレミア プロ 動き, コストコ 子供服 2020 秋冬, ふう は や 1マス, メンズ 洗顔 10代, プロスピトレジャー S ランク, ブックマーク リンク切れ 削除, インスタ ブロック 確認 アプリ, Windows スポットライト 無効, キュレル 泡洗顔 ニキビ, ブリーゼ ブリーゼ 個室, マスク 手作り ロックミシン, 女子 アナコーデ ブランド, 東急ポイント モバイルsuica チャージ, 社会人 英語 勉強 アプリ 無料, かぐや様は告らせたい 186話 ネタバレ, 合コン 男 服装 夏, キャラバン 水温計 故障, Jquery 正規表現 Match, ボルト 外れない 空回り 工具, ゆっくりムービーメーカー Mp4 10秒, ギャラクシー 電池残量 表示 大きく, Ipad クリスタ 選択範囲 コピー,

Leave a Reply