文系がNeural Network Console入門してみた2!2層の学習編

こんにちは、前回に引き続きNeural Network Console入門していきます。

今回は、2層のディープラーニングです。
こちらも公式ドキュメントに手順があるので、それをみてやっていきました。

一通りチュートリアルを終え、ここで欲を出して「なんかよくわかんないけど、とりあえず自分たちでデータ作ってやってみよう!!!4と9飽きたし!」と果敢に冒険を始める私とsyalakuくん。

よし、やるぞ!!というわけでまずはやりたいことを確認。

やりたいこと: 猫の画像なのか、犬の画像なのかを見分けたい。

 

とりあえず実践

1.適当な画像を二つのフォルダに分けて入れる。

今回は、「1」と名前をつけたフォルダに猫の画像を入れ、「2」と名前をつけたフォルダに犬の画像を入れました。

 

2.データをセットする

マニュアルの5の項目に「データセット管理画面」という項目があるので、それを参考に行います。

起動後の画面で「DATASET」を選択し、「create Dataset」をクリック。

ニューラルネットワークコンソールで2層の学習!

この画像の説明程度しか理解していませんが、基本的にはマニュアルにあります。各項目こんな感じです。

Source Dir :さっき作成した分類した画像フォルダが入っているフォルダ

Output Dir :ごにょごにょしてできたデータを出力するフォルダ

Shuffle the order of the data :データの順序をシャッフルするかどうか

File Name :作成するデータセットのCSV のファイル名をここで指定する

Ratio (%) 作成するデータセットCSV に用いるデータの割合を指定します File 1、File 2の割合の合計は 100 (%)である必要があります。←よくわからないので100:0にしてみる

 

「Apply」でデータセットの作成を開始

右下のApplyでデータセットが作成されます!

 

データを使って2層の学習をしてみる!

ここからはマニュアルどおりに…「3.2 2 層のニューラルネットワークの設計と学習 」の項目です。

 

+NewProjectで新しいプロジェクトが出来たら、左のメニューの「Training」をクリック。右側にCSVの一覧ができているので、さっき作ったデータ(File1のほう)を選択。

左メニューの「Validation」は、さっき作ったFile2のほうのCSVを選択。

 

マニュアル「3.2.3 2 層のニューラルネットワークを設計する 」を参考に、ネットワークの設計をしてみます。(まったくわかってないまま進めています

 

 

 

学習を実行!

ここで色々とエラーが出ました。

「Batch size larger」とか…なんのこっちゃ?なので、適当にやり直しエラーログ見ながら値をいじると、なんとかなった(ほんとうにすみません)

基本姿勢はTry&Error!

 

 

ちょっと興奮しながらやってたのでスクショを全然とっていなかったのですが、たぶんこれが結果画面!

 

あっ、なんかできたんじゃない?!やったー!

 

機械学習について全く知らない人が考察する

 

2層の学習!とか言われても、「え?何が2層?」状態で始めたのですが、私たちなりに考察した結果がこの図。

字が汚いですね。許してください。

フォルダ1,2には学習用の画像を入れます。今回は猫と犬。それの学習結果が、File1.csvに排出される。

フォルダ3には判定したい画像が入っています。

フォルダを選択しアウトプットするCSV名を入れるところで比率を選んだと思うのですが、要は「この画像フォルダにある画像の、どのくらいまでを学習に使って、どのくらいまでを判定する?」という比率なのではないか?

 

1層では、「すでに4か9かを判定されている画像があり、それを学習して4と9の形を覚える」という「学習」のみですが、2層では「一応AとBに分けられている画像があり、それをAかBか学習したのちに、その他画像がAかBかの判定まで行う」という学習→判定、までのことを行っているのでは?

というところまでが私とsyalakuくんの考察です。初歩的!

ちなみに上記の考察を図解するとこんな感じです。

Neural Network Console考察

なんにせよ、ちゃんと勉強しないとね。ニューラルネットワークなんぞや、というところから勉強していきたいと思います!


まずはこれ。

勉強会あったら行きたい!

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まみたす

まみたす

1992年生まれ。知識ゼロ文系女子からSEになっているところ。 カメラ、猫、お酒、旅行がすきです。
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