KerasとTensorFlowでのSiamese Networkの実装
KerasとTensorFlowでのSiamese Networkの実装
実例コードを使ってオブジェクト検出などの技術を学びましょう。
ニューラルネットワークはAI/MLの領域で非常に優れており、非常に人気がありますが、訓練にはあまりにも多くのデータが必要です。オブジェクト検出、署名検証、音声検証、処方箋の薬剤認識などのタスクにおいて、通常のニューラルネットワークの技術はこの過剰なデータ要件のために時間がかかり、コストが高くなります。これらのタイプの作業では、Siameseネットワークは通常のニューラルネットワークよりもはるかに少ないデータを必要とするため、非常に強力です。さらに、不均衡なデータセットでもうまく機能することがあります。
このチュートリアルでは、Siameseネットワークの概要と、それを使用した完全な例を紹介します。ここでは、fashion-mnistデータセットを使用しましたが、この類似の構造は他の多くのユースケースにも適用できます。
Siameseネットワークとは何ですか？
Siameseネットワークには、1つまたは複数の同一のネットワークが含まれており、これらの同一のネットワークには同じパラメータと重みがあります。1つのネットワークの重みが更新されると、もう一つのネットワークの重みも更新されます。これらは同一である必要があります。最終層は通常、出力間の距離を計算する埋め込み層です。
ペアの入力をそれぞれのネットワークに送ります。各ネットワークは入力の特徴を計算し、2つの画像の距離を使用して2つの入力の類似度を見つけます。したがって、2つのクラスしかありません。画像が類似しているか、異なるかのいずれかです。
例を使って作業すると、この概念ははるかに明確になります。実践を通じて学ぶことが常に最良のアイデアです。
必要なインポートと関数の定義
まず、必要なインポートから始めましょう。必要に応じてさらにインポートします。
import osimport tensorflow.keras.backend as Kimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Modelfrom tensorflow.keras.layers import Inputfrom tensorflow.keras.layers import Conv2Dfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom tensorflow.keras.layers import…We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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