事前学習済みのネットワーク

この例では、事前学習済みの深層畳み込みニューラル ネットワーク GoogLeNet を使用してイメージを分類する方法を説明します。

この例では、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークから学習済みのイメージの特徴を抽出し、これらの特徴を使用してイメージ分類器に学習させる方法を説明します。特徴抽出は、事前学習済みの深いネットワークの表現能力を活用できる最も簡単で時間のかからない方法です。たとえば、抽出した特徴に対して fitcecoc (Statistics and Machine Learning Toolbox™) を使用してサポート ベクター マシン (SVM) に学習させることができます。特徴抽出が必要とするものはデータを一巡する 1 つのパスのみであるため、ネットワークの学習を加速するための GPU がない場合、これは適切な開始点となります。

新しいイメージ分類タスクを学習するように、事前学習済みの深層学習ネットワークを対話形式で微調整します。

この例では、学習済み分類ネットワークを回帰ネットワークに変換する方法を説明します。

この例では、Image Classifier ブロックを使用して、Simulink® でイメージを分類する方法を説明します。この例では、事前学習済みの深層畳み込みニューラル ネットワーク GoogLeNet を使用して分類を実行します。