より深いネットワーク

Keras で学ぶ画像モデリング

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

畳み込み層が1つのネットワーク

畳み込み層が1つのネットワーク：実装

model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

より深いネットワークの構築

深いネットワークの構築

model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1), 
                 padding='equal'))

# Second convolutional layer
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu')

model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

深いネットワークが必要な理由

初期層の特徴

中間層の特徴

後期層の特徴

どれくらい深くするか？

深さは計算コストを増加させる
より多くのデータが必要になる場合がある

練習しましょう！

Keras で学ぶ画像モデリング

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