機械学習の学習(1)

機械学習の学習についての個人備忘録 I

ようやく簡単なmnist の多項分類モデルをjupyter notebook 上にてKerasでnn層のみ(*1)で記載する(ところまで到達。
(*1) openCVやCNNを使用しない状態。

(1) 参考文献・資料
1. 詳解ディープラーニング / 巣籠悠輔氏著 / マイナビ出版
2. Pythonで動かして学ぶ深層学習の教科書 / 石川聡彦氏著 / 翔泳社
3. Udemy  Kaggleで学ぼうPythonとKerasで学ぶディープラーニング開発入門 / 井上博樹氏
4. gacco  機械学習・深層学習

(2) 本日の発見
1. mnist の学習には約1分間/1epoch もの時間がかかり、学習スピードアップにはマシンスペック(CPU/GPU)が必要。
     現在のマシンはGalliumOS 2.1 on chromebook14(CB3-431) + jupyter notebook with miniconda
2. Tensorflowのバージョンが古い(ex. 1.5.0)と、KerasにてDense構文のパラメータ内にノード数と活性化関数を表記する方法での記載でエラーが発生する(1層目にはinput_shapeを明示する必要があるようだ)。Tensorflow 1.10 程度にまげ上げるとエラー解消(ノード数の設定と活性化関数の指定だけでOK)。
3. Tensorflow1.11 にてmodel.save でエラー発生。1.10では問題発生しない。こちらに記載あり。

(3) 本日の疑問
1. 機械学習・深層学習を行う上でKerasではなく、Tensorflowで記述するメリットは何か。
     Kerasではパラメータの詳細を設定できないケースがあるかもしれない。
2. Kerasでの学習モデル層の記載で、全層構成を表示するにはどうするか。
3. __file__ が使えない。どこかのサイトで jupyter notebook では__file__は使えないとあったが、書籍には特にそういう記載はなかったと思います。