Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [4] – ネットワークの訓練方法

 前回までで、データセットの準備、ネットワークの構造の説明、各prototxtの準備が整ったので、訓練が行えるようになりました。 訓練の方法は2通りあります。1つは、Caffeeに用意されているプログラムを端末から直接叩 … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [4] – ネットワークの訓練方法” の続きを読む

Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [3] – prototxtの作成

 前回は、CNNの構造、およびCNNを作る際に設定しなければならない項目(これらをハイパーパラメータと呼びます)についてひと通り説明しました。 今回は、実際に手書き文字認識を行うCNNを、Caffeが読み込める形(pro … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [3] – prototxtの作成” の続きを読む

Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [2] – CNNの構造と学習の仕組み

前回、ディープラーニングにおけるデータセットの重要性について説明しました。 さらに、CNNが識別器として動作するためには、訓練という過程が必要であり、それには多数の訓練データとその正解データが必要であることを述べました。 … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [2] – CNNの構造と学習の仕組み” の続きを読む

Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [1] – CNNの概要、データセットの準備

このシリーズでは、Caffeと呼ばれるニューラルネットワーク向けライブラリを使って、0から9までの手書き文字を分類できるような畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分類させる方法について説明します。 ディープラーニン … “Caffeを使ったCNNによる手書き文字分類 [1] – CNNの概要、データセットの準備” の続きを読む