今回は第9回に続いて、公開されている「Inception-v3」のモデルを用いて、画像識別のWebアプリケーションを作成します。 1. 画像識別タスクと分類モデル 第9回では、画像内からの物体認識について紹介しました。 さまざまな物体が含まれた画像に対して、画像のどのあたりに物体が写っているかを検出し、その種類についても判断していました。一方、今回扱う画像識別とは、与えられた画像に対し「その画像には何が写っているか」を判別するタスクです。画像識別では、「与えられた画像そのもの」に対して、「写っているものが何か」を分類するということになります。 「何が写っているか」といってもその答えは無限にあり、実際には解決したい課題によって範囲や対象を絞ることになります。 例えば「この手書き文字はどの数字か」であったり「この顔画像はどのアイドルか」であったり「これは有毒なアリか そうではないか」であったり
複雑なゲームの場合は人間が実際に打った棋譜などを膨大な量用意することになりますが、今回は○×ゲームという簡単なお題を使った練習なので、筆者が予め最善手を打った場合のデータを作成しておきました。 モデルの詳細 盤面のデータをニューラルネットに入力する際には、×は「-1」、○は「+1」、空いている場合は0として扱うことにします。○×ゲームの盤面は 9マスなので、ニューラルネットの最初の層のノード数は 9 個になります。 そして、全結合のネットワークを経て最終的には、×が勝つ確率・○が勝つ確率・引き分けの確率の3つの数値が出力されるというモデルです。 図3 学習モデルの概要 TensorFlow を使った実装 本稿で使用するサンプルコードのうち、TensorFlow で記述された学習用コード train.py の重要な部分について簡単に解説をしておきましょう。 TensorFlow にはニューラ
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