5種類の花の分類 | DesNet121 | テストセット 0.95 |

画像分類に転移学習を使用するチュートリアル

概要

転移学習を使用した画像分類に関するこのノートブックへようこそ!このノートブックでは、深層学習の強力な手法である転移学習を使用して、画像分類の問題を解決する方法を検討します。

転移学習について

転移学習は、1 つのタスクでトレーニングされたモデルを 2 番目の関連タスクのトレーニングに再利用できるようにする機械学習テクノロジーです。深層学習のコンテキストでは、転移学習は、モデルを最初からトレーニングするのではなく、新しいタスクの開始点として、事前トレーニングされたニューラルネットワークモデルを使用します。このアプローチは、データまたはコンピューティングリソースが制限されている場合に特に役立ちます。

ターゲット

このノートブックの目的は、転移学習を使用して花の画像のデータセットに対して画像分類を実行する方法を示すことです。事前にトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を特徴抽出器として利用し、その上にカスタム分類器を構築して花の種類を予測します。

データセット

Kaggleで公開されている「5花タイプ分類データセット」を使用します。このデータセットには、ユリ、ハス、蘭、ヒマワリ、チューリップの 5 つの異なるタイプの花の画像が含まれています。各画像には、対応する花の種類がラベル付けされています。

方法論

データの準備: 画像の読み込み、前処理、トレーニング、検証、テストセットへの分割など、データセットの準備から始めます。
モデルの構築: 次に、事前トレーニング済み CNN を基本モデルとしてロードし、最上位 (分類) レイヤーを削除し、その上にカスタムレイヤーを追加して分類器を構築します。
電車: 転移学習を使用してモデルをトレーニングし、事前トレーニングされたレイヤーの重みを固定したままカスタムレイヤの重みを微調整します。
評価する: 最後に、テストセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスを評価し、結果を視覚化します。

ツールとライブラリ

ここでは、Python プログラミング言語と、TensorFlow、Keras、Matplotlib などのいくつかのライブラリが使用されています。これらのライブラリは、深層学習、モデル構築、視覚化のための強力なツールを提供します。