書籍転載:TensorFlowはじめました ― 実践!最新Googleマシンラーニング

書籍『TensorFlowはじめました ― 実践!最新Googleマシンラーニング』から全7本の記事を転載。【完結】

有山 圭二
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書籍転載について

 本コーナーは、インプレスR&D[Next Publishing]発行の書籍『TensorFlowはじめました ― 実践!最新Googleマシンラーニング』の中から、特にBuild Insiderの読者に有用だと考えられる項目を編集部が選び、同社の許可を得て転載したものです。

 『TensorFlowはじめました ― 実践!最新Googleマシンラーニング』(Kindle電子書籍もしくはオンデマンドペーパーバック)の詳細や購入はAmazon.co.jpのページをご覧ください。プログラムのダウンロードは、「TensorFlowはじめました」のサポート用フォームから行えます。

 本書はGoogleが公開している機械学習ライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」を初めて使う読者のためのチュートリアルガイドです。画像の多クラス分類問題「CIFAR-10」テーマに、機械学習に初めて触れるエンジニアのためのTensorFlowの基礎、実際に画像を使った機械学習に取り組むための初歩的な知識を掲載しています。

【目次】

本書について

第1章 TensorFlowの基礎

1.1 TensorFlowとは

1.2 データフローグラフ

  グラフの構築
  グラフの実行

1.3 変数とプレースホルダー

  変数
  プレースホルダー

1.4 テンソル(Tensor)

  RankとShape, Type

1.5 TensorBoardによるグラフの可視化

  グラフの書き出し
  TensorBoardの起動

第2章 CIFAR-10の学習と評価

2.1 データの読み込み

  データの入手
  CIFAR-10のデータ構造
  読み込みと構造変更
  PNG形式で書き出し
  Note: tf.app.flags

2.2 推論(inference)

  モデルの構造
  Note: 呼び方の違い
  Note: 活性化関数
  コラム:paddingのSAMEとVALID
  Note: trainable
  推論の実行

2.3 学習(learn)

  最適化アルゴリズム(Optimizer)
  Note: 学習率(Leaning Rate)
  学習の結果

2.4 評価(evaluate)

第3章 データ保存とフィルターの可視化

3.1 学習データの保存

  変数
  グラフ+変数

3.2 フィルターの可視化

  変換したフィルター画像

第4章 CIFAR-10奮闘記

4.1 正規化層を追加する

4.2 訓練データを加工する

  評価用のプレースホルダーを追加
  白色化(Whitening)

4.3 ドロップアウトを設定する

4.4 VGGNetのモデルを使う

  VGGNetを軽量化する

4.5 最適化アルゴリズムを変更する

4.6 バッチサイズを増やす

あとがき

参考

著者紹介

 

有山 圭二(ありやま けいじ)

有限会社シーリス代表

Androidアプリケーションの受託開発や、Androidに関するコンサルティング業務の傍ら、技術系月刊誌への記事執筆、AOSP(Android Open Source Project)へコントリビュートを行っている。

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