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第1回ディープラーニング勉強会~画像処理編~

 第1回ディープラーニング勉強会~画像処理編~

EngineerCafe

February 05, 2022
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Transcript

  1. 目次 • 自己紹介 • エンジニアカフェについて • 本の紹介 • 第0回のおさらい •

    google colabolatory使ってみよう! • opencv使ってみよう!
  2. 自己紹介 • 岩永拓也 • 九州工業大学 情報工学部 4年 • 藤原研究室 アルゴリズム

    • 趣味:ゲーム、読書、ボードゲーム、アマプラで映画 • エディタ:ATOM
  3. 第0回のおさらい 1.1 機械学習と深層学習 1. 機械学習→「きかいてきにものごとのパターンを覚えさせること」 2. 深層学習→手法はパーセプトロン系統の進化であるディープニューラルネットワークをしたも の。教師ありに分類。 3. パーセプトロンの仕組み

    4. ニューラルネットワーク →反応として活性化、活性化していないという極端な2択でなく、出力 する値の度合いで 測れるようにしたもの 5. 活性化関数の種類(シグモイド関数、ReLU関数)
  4. 第0回のおさらい 1.2 ニューラルネットワークの学習 • 順伝搬、誤差逆伝播の流れ • 損失曲線 →学習を各繰り返しのタイミングに、データ毎の損失の平均を計算し記録してできる 曲線。 •

    過学習 →用意した学習用の入力データに対して完璧に反応できるがそれ以外のデータに対し ては正確な反 応が全くできない現象。 • オンライン学習、バッチ学習、ミニバッチ学習 • 損失関数、勾配降下方
  5. 第0回のおさらい 1.3 畳み込みニューラルネットワーク • ノード→各層における入力と出力 • FullConnection層(全結合層) →全ての入力ノードが全ての出力ノードと結びついてる層。 • Convolution層(畳み込み層)

    →入力ノードいくつかのまとまりで圧縮し、特徴を抽出する層。 • カーネル、ストライド、畳み込み • パディング→入力データ全体の周囲にある擬似的なノード。
  6. google colabolatory使ってみよう! • google colabolatoryとは? 1. 教育機関や研究機関において機械学習の普及を目的としたgoogleの研究プロジェクトの一つ 2. Jupyter notebookを必要最低限の労力とコストで活用

    3. googleのアカウントさえ持っていれば、すぐに機械学習プロジェクトを実施 4.高スペックなPCを必要としない https://su-gi-rx.com/archives/4670より引用