画像認識する際に、データの分類が必要です。過去のブログ「特徴とぼかし」「直線→曲線にして分類」「神経に似ている？」でも取り上げてきました。「Tensorflow」というアルゴリズムを用いて分類分けしています。「Tensorflow」では、隠れ層や畳込みなどを用いて、分類分けします。用いる関数、隠れ層の数などを変えることにより分類のスピードが変わることが実感できるサイトがありますので、紹介します。
資料はこちら → 画像認識その２
p.1 先ずは①https://playground.tensorflow.org/にアクセス後、左上にある再生▶️をクリックしてみてください。左下の矢印で示した部分を見ていてください。変化していきます。試行回数が増していくと分類の境界線が円に近づいていきます。再生ボタンの下に４種類のパタンがあり、今回は同心円状の２つのデータ群を分類させています。関数はX1とX2、隠れ層は4個と２個の組合せでした。
p.2 関数、隠れ層の数をいろいろ変えてみてください。下の３つの図は使用した関数の項を変えたものです。一番右のように項目を増やした方が、試行回数が少なく分類も上手くできています。隠れ層は多過ぎても分類形状がいびつになってしまいました。
p.3 分布パターンを変えて実施してみてください。 渦巻きは難しいです。まだ完全に分類できていません。
いかがですか？ 分類分けも試行錯誤が必要ですが、AIは処理スピードが速いので、速く正解にたどり着けるのですね。 不適切な組み合わせを選ぶと、右上のグラフにノイズが発生して中央の図の分類の色分けが異常な動きをします。パソコンが壊れてしまうような感覚になります。
別サイトもあります → https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
左上の写真をインプットとして選択すると、右端で名前を表示します。