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第2回ディープラーニング勉強会~画像処理編~

iwanaga
November 27, 2021

 第2回ディープラーニング勉強会~画像処理編~

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November 27, 2021
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Transcript

  1. ⽬次 ▪ ⾃⼰紹介 ▪ 本の紹介 ▪ ResNetとは ▪ VGGとは ▪

    画像分類のディープラーニングにおい て ▪ Loss関数とOptimizer ▪ VGGの実装 ▪ 汎化性能 ▪ 学習⽤データと評価⽤データ ▪ オンライン学習 ▪ 混同⾏列 ▪ バッチ学習の利⽤ ▪ 過学習 ▪ 最後にやってみて
  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 ▪ エディタ︓Atom
  3. ResNetとは ▪ 2015年のLISVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)で1位に なったモデル。以前の優勝したモデルの層の数が約20なのに対し、ResNetは 152層

    ▪ ⼀般的に層が多くなるほど複雑になっていき、勾配消失問題などが出てくるた め学習が進まない。 →その解決法として残差ブロックを置くこと
  4. Loss関数とOptimizer ▪ SGD(Stochastic Gradient Descent : 確率的勾配降下法) →Loss関数で求めた修正量に学習率をかけて修正するOptimizer。 学習率は1e-3~1e-5あたりの数が⽤いられる。 ▪

    他にもMomentumSGD、AdamGrad、RMSprop、Adam、Eveなど数多くのOptimizerが 存在する。 ※参考リンク︓https://qiita.com/omiita/items/1735c1d048fe5f611f80 今回はMomentumSGDを使⽤。学習率は1e-2に学習率減衰は5e-4にモーメンタムは0.9
  5. 混同⾏列 ▪ True Positive(真陽性,TP) →Positiveと予想し、実際Positive ⭕ ▪ False Positive(偽陽性,FP) →Positiveと予想し、実際Negative

    ❌ ▪ False Negative (偽陰性,FN) →Negativeと予想し、実際Positive ❌ ▪ True Negative(真陰性,TN) → Negativeと予想し、実際Negative ⭕ https://vector-ium.com/ds-confusion/を参照