ディープラーニング:10行でできる転移​学習

ディープラーニングの学習に転移学習を用いて5種類の分類を行う独自タスクを試したサンプルコードです。
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更新 2017/8/8

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専門家によって作られたディープラーニングのネットワークを再学習して利用する「転移学習」をMATLABで行うスクリプトです。このデモでは学習済みのAlexNetを再学習して、みかん、オレンジ、レモン、そして2種類のグレープフルーツ全5種類を分類するネットワークを作成する方法を紹介しています。
AlexNetのサポートパッケージはこちらからダウンロードすることができます。
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network
[Keyword]
画像処理・IPCVデモ・ディープラーニング・深層学習・転移学習・入門・物体認識・画像分類・コンピュータビジョン・ニューラルネットワーク・人工知能

引用

Takuji Fukumoto (2024). ディープラーニング:10行でできる転移学習 (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64008-10), MATLAB Central File Exchange. 取得済み .

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