TensorFlow/Keras

Python

Grad-CAM、Grad-CAM++、Score-CAMを実装・比較してみた

今回は表題の通り、画像系深層学習の判断根拠手法について、近年人気のある手法「Grad-CAM」と、その改良版「Grad-CAM++」、さらに去年論文発表されたばかりの「Score-CAM」を、TensorFlow/Kerasで実装・比較してみます。
Python

Bi-LSTM学習におけるバッチごとの系列長調整について

深層学習でのBi-LSTMなどの系列学習において、バッチごとに系列長を調整できるようにしてみます。 例えば、Kaggleのカーネルコンペなどで、自然言語の分類をLSTMなどで学習させる場合、バッチごとに系列長を調整する方が、学習精度・実行時間短縮に効果があるようです。
Python

TensorFlow Eager Executionを試してみた

TensorFlow 1.5が公開され、TensorFlowをDefine by Runで実行できる「Eager Execution for TensorFlow」が追加されました。 今回はTensorFlowにDefine by Runモードが追加されると聞いて少し気になっていましたので、実際に動かしてみて操作感を確認してみました。
Python

TensorFlowで自己符号化器で特徴量抽出して類似度を測ってみた

表題の通り、画像データセットから自己符号化器で特徴を学習し、類似度を測ってみました。 データセットはKaggleからお借りし、ライブラリはTensorFlowを使いました。 画像処理と自己符号化器、そしてTensorFlowの勉強のためにやってみました。
Python

TensorFlowでニューラルネットワーク、CNNを実装してみた

今回は、TensorFlowでニューラルネットワーク、<!-- 再帰的ニューラルネットワーク、 -->畳み込みニューラルネットワークの実装について記します。 以前にChainerやPyTorchでも各種ニューラルネットワークを実装していますので、今回も同様のタスクを実装してみます。
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