Ｋｅｒａｓによるディープラーニング　実践テクニック＆チューニング技法

ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。

目次

第１章　速習ディープラーニング（ニューラルネットワークの種類
ディープラーニングの学習手順）
第２章　Ｋｅｒａｓによるディープラーニング（Ｋｅｒａｓとは？
Ｋｅｒａｓのモデル
層のカスタマイズ）
第３章　実践編１：フレームワークを動かしてみる（手書き文字画像の分類
カラー画像の分類
Ｔｗｉｔｔｅｒデータの感情解析）
第４章　実践編２：一歩進んだディープラーニングの技法（訓練済みニューラルネットワークを用いる：植物画像の分類
ファインチューニング：ＣＩＦＡＲ１０画像の分類
データオーグメンテーション：ＣＩＦＡＲ１００画像の分類
マルチラベル問題：ロイターニュース記事のトピック分類）
第５章　実践編３：さらに進んだフレームワークの使い方（３Ｄ形状データの分類と検索
多出力のニューラルネットワークを用いる：映画の興行収入の分類・回帰
機械学習とディープラーニングを組合わせる：植物画像の分類
時系列データの予測）
付録

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