CNNでラベルの代わりにデジタル値で学習することはできますか？
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一つの画像に一つのデジタル値が対応付けられているデータセットを用いて、CNNを学習させたいのですが可能でしょうか。 ご教授頂けたら幸いです。 宜しくお願い致します。
4 个评论
Walter Roberson
2016-9-15
Approximate translation:
Is it possible to learn in the digital value instead of the label at CNN?
Using a data set that one of the digital value is associated with one of the image, whether it would be possible, but I want to learn the CNN. We hope you enjoy Professor.
Soya
2016-9-15
michio
2016-9-16
デジタル値自体をラベルとして扱い、離散のクラスに分類(classification)するのではなく、回帰(regression)をさせたいということでしょうか。
Soya
2016-9-16
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mizuki
2016-9-17
3 个投票
はい、可能です。ただし、CNN の回帰の層はまだサポートされていません。現在の最新版 R2016b で回帰の CNN を行うには、あらかじめ学習した特徴量を再利用する転移学習という方法を使用します。
CNN特徴 + 分類 ですが、Computer Vision System Toolbox のドキュメントに転移学習の例があります。
- Image Category Classification Using Deep Learning http://www.mathworks.com/help/releases/R2016a/vision/examples/image-category-classification-using-deep-learning.html
この例では、AlexNet という学習した特徴量を SVM の関数 fitcecoc で分類しています。Soyaさんは回帰をされたいとのことでしたので、この後半の部分を回帰の関数に置き換えると良いかと思います。
よくわからない点がありましたら、また追加でご質問ください。
2 个评论
Soya
2016-9-21
mizuki
2017-4-3
補足情報ですが、R2017a の Neural Network Toolbox の新機能として regressionLayer がリリースされました。この関数を使って CNN 回帰を実行することができます。
具体的な使用方法については以下ドキュメントに例がありますのでご覧ください。
- Train a Convolutional Neural Network for Regression https://www.mathworks.com/help/nnet/examples/train-a-convolutional-neural-network-for-regression.html
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