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Tensorflowででたらめディープラーニング

Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow at Kadenze 第2回目の課題

[2016年08月22日 ]

アートとテクノロジーのオンライン学習サイト「Kadenze Academy」のTensorflowでディープラーニングを学ぶコース「Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow」第2回目の課題をやりました。こちらに提出したnotebookを保存してます。

第2回目は、画像データを用いてディープニューラルネットを作り誤差関数、活性化関数、学習率、ミニバッチ等を学ぶような課題でした。前半のお題で使った1枚の画像データは愛犬の画像、後半の100枚の画像は前回同様アンジェリーナジョリーを使用しました。

前回は寄りのアンジェリーナジョリー、引きのジョリーが入り混じった画像で、特徴を捉えられず、のっぺらぼうのような不気味な表情を抽出してしまいましたので、今回は、より顔面にフォーカスして切り取り、紛れ込んでいたコーヒーカップはジョリーの顔面と入れ替えることで、なんとなく輪郭を捉えることができました。

最後に作成したグラフをさらに自由に探索するボーナス課題がありましたので、 tensorflowウェブサイトのこちらのチュートリアルの畳込み層、プーリング層、ドロップアウトを、作成した全結合層にくっつけて試してみました。その結果、浅黒い色からパステルピンクに変わる不気味なグラデーションを抽出してしまい、残念な結果になってしまいました。次の課題は残念なことにならないようにしたいと思います。

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著者プロフィール

KSKアナリティクス 松尾

  • ブラジリアン柔術白帯
  • したい仕事:Spark、H2O、Kafka、Cassandra、Stormとかの大規模案件
  • 言いたいフレーズ:崩壊型ギブスサンプリング
  • 好きな業務:自習

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