Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その13。TensorFlow.jsでMNISTリアルタイム推論してみる
ディープラーニングの勉強第13弾で、TensorFlow.jsを使って、ブラウザで手書き数字MNISTのモデルをリアルタイム推論してみました。かなり高速です。カメラ動画はM5Cameraを使用しました。
TensorFlow
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Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その10。Google Colabでモデルの重みとバイアスをCSV出力する実験～
Google ColaboratoryのKerasで学習させたモデルから重みとバイアスを抽出したり、CSVファイルに出力させたり、Excelでニューラルネットワークを再現したり、学習済みモデルの中間層出力結果を表示させて、ExcelのCNN計算結果が合っているか確かめたり、いろいろ実験しました。
Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その９。Google Colab Kerasのレイヤー設定を独自に解釈してみた～
ディープラーニングのお勉強第９弾。Google ColaboratoryのKerasを使って、独自のCNNを組んでみた。各レイヤーのパラメータ設定はとても勘違いし易いので要注意です。特にPaddingは誤って解釈しがち。レイヤー単独で出力する方法を使って、確認する必要あり。
Deep-Learning ディープラーニングのお勉強～その8。Google ColaboratoryでPythonプログラミングして機械学習してみた～
ディープラーニングのお勉強第８弾で、Google Colaboratory を初めて使ってみた雑感を述べてみます。Jupyter NotebookやPythonプログラミング、およびKerasは新鮮で、とっても便利でした。ただ、ちょっとしたデメリットもあったのでそれを自分なりの視点で紹介してみます。