ImageNet Large Scale Recognition Competition 2012 (?) で当時、驚異的な正答率の伸びを見せ、今のディープラーニングの流行を作り出した AlexNet, まあ誰もがやってると思いますが、勉強のために論文読んで実装してみました。
まだまだ勉強中だったり実行環境に飢えていたりするので、これが正しい保証はありません。間違いなどがありましたら、ぜひ教えてください。
KerasをWindowsにインストールする
TensorFlow をバックエンドにした Keras という機械学習パッケージを使うと簡単に記述できるらしいので、Windows にインストールしてみました。
TensorFlowのGPU対応状況
大規模演算を捌くためには GPU が必須ですが、型番によっては対応してないこともあるということで、特にクラウド系は使う前に対応状況を確認しておくと良さそうです。
Deep Learning AMIが2.0にバージョンアップ
3 月 8 日のポストで、Deep Learning AMI のバージョン 2.0 をリリースしたことが発表されました！
これまで最新だった 1.6 では TensorFlow も v0.10 のままでアップデートの手間などが考えられましたが、これで v1.0 が簡単に使えるようになります。
TensorFlowの初期化に関する問題
初期化関連でエラーが多くて手を焼いているので何とかしたいんですが、なかなかうまくいかないもんですね。
AWSのGPUインスタンスにTensorFlowを入れる簡単な方法
機械学習など大規模演算を行う場合、手元に環境が整っていないならクラウドサーバを使うのがベストです。計算速度が桁違いですから。
いくつか選択肢はありますが、現在 GPU インスタンスが使えるのは個人で運用できるものの中で Amazon Web Service や Mircosoft Azure が有名どころです。
今回は AWS 編です。
TensorFlowで出力Tensorの形を調べる
入出力の Tensor のサイズが異なるとエラーが起きるので、そのときは shape を出力して修正すればいいでしょう。
プーリング処理による画像サイズの変化について
Convolutional Neural Networks で畳み込みとプーリングのときに画像サイズが小さくなっていきますが、サイズの変化の仕方について疑問があったので書き残しておきます。
TensorFlowのDeep MNISTを読み解いてみる
この間は MNIST For ML Beginners を振り返ったので、今回は Deep MNIST for Experts を読んでいきます。
TensorFlowのMNISTの説明を軽く読み解いてみる
MNIST はディープラーニングの Hello World だと頻繁に言われていて、日本語翻訳したものもネット上にどっちゃりありますが、機械的に翻訳しただけで意味まで理解できるものはほぼありません。
もう幾度となく読んでいますが、基礎は大切ということで MNIST For ML Beginners の内容をもう一度読みこんでみます。