[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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894(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/25(月)12:25 ID:LEqgxgt7p(1) AAS
>>892
CNN系の二値分類で行けない？
100枚だと少ないので適当に水増しが必要だけど
回転させたり上下左右反転させたりごま塩ノイズ乗せたり
895(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8ad4-TBgj) 2019/02/25(月)12:57 ID:oHXxKjcA0(1) AAS
GAN使えよ
896(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/25(月)13:20 ID:/sJxk25Gp(3/3) AAS
>>894
ありがとうございます
CNNでの分類ですね
水増しに関しても調べてみます
画像サイズも大きいのでその辺もどう扱うのか調べてみます
また別工程にも展開する場合は異常の画像が無いので生成モデルに関しても調べてみます
>>895
ありがとうございます
オートエンコーダーは聞いた事があったのですがGANについても調べてみます
897: (ﾜｯﾁｮｲ 2a81-nbQA) 2019/02/25(月)13:32 ID:3im7HM1R0(1) AAS
習うより慣れろみたいなことかと
結果が出せればいいなら試すほうが多分速い
内部は知らなくてもディープラーニング自体は既存ソフトでできる
まんべんなく学習しないとダメか
898: (ﾜｯﾁｮｲ 7d01-281i) 2019/02/25(月)14:58 ID:ca4t0hyc0(2/2) AAS
>>892
枚数が少ないから、単純な画像処理で低次元の特徴を抽出する事を考えた方が良いかも
899: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/25(月)19:29 ID:RXoXH9qp0(1/2) AAS
データの水増しなんてもうkeras自身でできるぞ
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
900(2): (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-Pez2) 2019/02/25(月)20:51 ID:RH8W1dQ+0(1/2) AAS
不良品の検出って
毎回同じサイズ、角度、輝度、サイズだから
回転させたり捩らせたり拡大したりしたら精度下がりそうよね
901: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/25(月)20:58 ID:RXoXH9qp0(2/2) AAS
>>900
基本的にはとにかくデータを数多く用意するのが良い
902: (ﾌﾞｰｲﾓ MMc9-txeB) 2019/02/25(月)21:02 ID:liS/dSpTM(1) AAS
とにかく増やせってのは乱暴すぎるなぁ
やっていい加工とやっちゃいけない加工がある
903: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/25(月)21:03 ID:RH8W1dQ+0(2/2) AAS
kreasてマルチスレッドで学習済みモデルloadできないのかよ
弱ったなぁ
904: (ﾜｯﾁｮｲ ad90-4qoz) 2019/02/25(月)21:19 ID:UZGT0Hqw0(1) AAS
>>900
>毎回同じ
それはデータによるから性質よく知ってないとね
905(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2a01-Lak8) 2019/02/26(火)00:17 ID:WkwiC4pK0(1) AAS
同じようなことやってるのね。異物は分類精度80％越えるけど、キズは認識しなかったな。
keras でVGG16 FineTune/ 画像110枚 での結果です。
906: (ﾜｯﾁｮｲ a6da-PuBp) 2019/02/26(火)01:17 ID:dP+RbMmq0(1) AAS
そこにaiはない
907: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-8sMm) 2019/02/26(火)08:30 ID:AHrUdAaN0(1) AAS
大量の不良品パターンか
大量の良品パターンだけでも
なんとかなるだろ
908(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa55-wfNy) 2019/02/26(火)08:58 ID:Vge72Flua(1) AAS
良品のみから不良品を見つけるのは必ずしもできるわけではない
不良品を不良品と判断するための特徴量が見えていない場合などがそれに当たる
909: (ﾜｯﾁｮｲ ad90-4qoz) 2019/02/26(火)09:11 ID:bc3ERkby0(1) AAS
二値分類みたいのは面倒なんだよね
910(2): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/26(火)10:37 ID:fq9lYmyMp(1/3) AAS
>>896 です
レス頂いた方ありがとうございます
>>905
自分も同じ手順を試してみたいと思います
もし良ければ参考にされた資料や記事などはありますでしょうか？
Kerasを使おうかと思うのですが始めて使用するので何から手をつけて良いか分からなくて…
911(2): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/26(火)10:54 ID:Vf3kLJJW0(1/3) AAS
>>910
この辺
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
GPUないなら止めておいたほうがいいぞ
912(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/26(火)11:18 ID:fq9lYmyMp(2/3) AAS
>>911
ありがとうございます
keras自体の導入は済ませております
説明が分かりにくくてすいません
ただどちらにせよGPUが無い環境なのでやるにしても制約が多そうですね…
913(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/26(火)11:37 ID:Vf3kLJJW0(2/3) AAS
>>912
「keras 二値分類」で検索すれば色々出てくるよ
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
二値分類ぐらいならGTX750ぐらいでも行けるとおもう
google colaboratoryってクラウドの無料サービスもあるけど、色々とどうにも面倒くさい
914: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/26(火)11:38 ID:w3X5x8760(1) AAS
>>911
Colaboratory使えばなんとでもなるさ
二値分類を複数のモデルでやってみたことある
画像サイズを480にしてあげると
Xception だと で89%
Inception_resnet_v2 で86%
この2つのモデルから推測させて、
・両方NGならダメ
・片方NGなら要検証
・両方OKなら通過
ていう感じで悪くない感じにはなってる
というか問題は組込される側じゃね？
試しにinception_resnet_v2で分類させてみたんだけど、
学習済みモデルのロードだけでメモリ4.5G食う
RaspberryPiとかでどうやって運用するんだろう
でかいスワップ使ってSSDでも遅いだろうし・・・
915: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/26(火)11:59 ID:Vf3kLJJW0(3/3) AAS
RaspberryPiは推論でも無理では
916: (ｱｳｱｳｸｰ MM7d-RHnI) 2019/02/26(火)13:03 ID:KyCCi+UXM(1) AAS
軽いはずだけど
917(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/26(火)13:19 ID:fq9lYmyMp(3/3) AAS
>>913
ありがとうございます
短くまとまってるので是非参考にさせていただきます
kerasの関数や使い方も合わせて調べてみます
あと、すごく初歩的な質問なのですがリンク先のコードを軽くみたところ出力層が2クラス分類問題なのに1つになってるのが気になります
良品、不良品とふたつの出力層が必要ではないのでしょうか？
918: (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/26(火)15:45 ID:11Fco3L7p(1) AAS
>>917
二値分類の問題は出力は一つでOK
例えば不良品にラベルを0、良品にラベルを1と付けたとする
活性化関数にSigmoidを使うと、入力した画像が0なのか1なのかを確率で返してくれる
0.5付近なら判別できていない
もし二つの出力でやりたいなら活性化関数にSoftmaxを使う
こちらは他クラス分類に使用する
良品レベルを5段階に分けて学習させるような場合に使う
919: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-erI5) 2019/02/26(火)20:43 ID:DUz4HSDe0(1) AAS
>>871
すみません、そのページを読んでみたのですが、まだ理解できません。
a に添字 b を下付きしたものを a_b と表すとして、
state-value function v_π(s) = E_π [G_t | S_t = s] を私は次のように式変形しました。
v_π(s) = E_π[R_(t+1) + γG_(t+1) | S_t = s]
v_π(s) = E_π[R_(t+1) | S_t = s] + E_π[γG_(t+1) | S_t = s]
私が分からないのは第2項の期待値の計算です。
E_π[γG_(t+1) | S_t = s] = Σ_a π(a|s) Σ_s'r p(sr', r|s, a) (γG_(t+1))
このように展開できると思うのですが違いますか？
920(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3dad-2CcH) 2019/02/27(水)03:08 ID:qf2btets0(1/3) AAS
chainerを使ってたけど
tensorflowを使ったみようと思ってインストールしてみたら、
変なエラーばかり出てなかなか動かなかったけど、
MINSTがやっと実行できた。
うれしい！
921(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/27(水)03:24 ID:s/3R2a1B0(1) AAS
>>920
おめでとう
慣れるまで、環境構築ほんま大変だよな
922: (ﾜｯﾁｮｲ 2a01-T7le) 2019/02/27(水)06:50 ID:OtL3sL+V0(1) AAS
>>910 >参考にされた資料や記事などは
外部ﾘﾝｸ:aidiary.hatenablog.com
(犬|猫)と花x17の練習問題はそのまま使える。
ここでやってるのはFrancois の本そのもの 本には
5%くらい精度落ちるけどGPUなしで高速に学習する方法も記載あり。
外部ﾘﾝｸ:www.amazon.co.jp
923: (ｱｳｱｳｸｰ MM7d-RHnI) 2019/02/27(水)07:43 ID:z4vkURidM(1) AAS
eagerとkerasてどうちがうの？
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