[JPN] Sony Neural Network ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させてみる。(2)

2018-01-25

前回の記事で、CIFAR-10のDATASETを準備しました。     今回は、このDATASETを用いて、Sony Neural Network Console(以下、Sony NN Console)で、Convolution Neural Network(以下、CNN)を構築し、学習させることにします。 まず、下記のような基本的なCNNを作成します。これはTensorflowなどでMNISTデータを認識するときによく紹介される基本的なネットワークです。 簡単に説明しますと、Convolution-ReLU-(Max)Poolingを2回行った後、FC(Fully Connected Layer)-ReLUを2回行います。その後、Softmax関数で認識した画像を分類します。 今回のCIFAR-10に使うSony NN Console版のCNNは、こちらになります。 詳細設定は下記の表を参考にしてください。   それでは、DATASETを読み込む操作について説明します。 まず、DATASETのTabを選択し、Openボタン→Open Datasetを選択します。(下記の絵で赤い枠で表記) ここで、前回の記事で作成したtrain-cifar10.csvを選択します。 そうなりますと、train-datasetの中身が表示されます。x:image列にpngデータ。y:label列にラベルが表示されます。 まずは、train-datasetを読み込み、次にはtest-datasetを読み込みます。 完了したら、下記のようにDatasetsに情報が表示されます。 次に、Trainingを実施します。今回はEpoch = 10までに実施してみました。 使用環境は、CPU: Core-i5 , RAM : 16GB, GPU : Nvidia-Quadro K2000 4GBでした。 Epoch-10までの学習時間は6分13秒でした。 次に、Evaluationを実施し、Accuracyを算出してみます。 なんと29.56%。かなり低いですね。 これは後からの調査でわかりましたが、Batch Normalizationを入れることで、精度がアップするらしいです。 そのBatch Normalizationに関しては、次回の記事に紹介します。 今日はまず、Sony NN ConsoleでCIFAR-10の学習が出来たことで終わります。ありがとうございました。  

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[JPN] Sony Neural Network ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させてみる。(1)

2018-01-24

こんにちは。今日はSony Neural Network ConsoleでCIFAR-10のイメージを学習させる方法をご紹介します。   まず、Sony Neural Network Console(以下、Sony NN Console)とは。 : Sonyが開発したディープラーニング統合開発ツール。Neural Networkの設計に特化したツールで、プログラミングに詳しくなくても、すぐ使えることが一番の特徴。 下記のHPでダウンロードできます。 https://dl.sony.com/ja/    CIFAR-10とは? Toronto大学で収集・整理・配布しているイメージDataSet 画像サイズは32*32 ピクセル。カラーイメージ(R,G,B) 10クラス(分類)の画像がそれぞれ6,000枚、計60,000枚の画像で構成 そのうち、50,000枚が学習データ(Train Data)。10,000枚がテストデータ(Test Data)。 クラスは、airplane, automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Sony NN Console用にCIFAR-10のDATASETを作る手順  CIFAR-10 DATASET (png)をダウンロードする。  Sony NN Networkを起動  ダウンロードしたDATASETをSony NN Networkを利用して、専用のDATASETを作成。 絵で書くと下記のようなイメージです。 まず、CIFAR-10 DATAsetをダウンロードします。 リンク(175MB) → https://drive.google.com/open?id=1Rmmb8YRgIcOU_BleUfVzks_QZCjK66EK 圧縮を解凍すると下記のようなフォルダーが現れます。 Testフォルダの下に、10個に分類(クラス)されたフォルダが現れ、それぞれのフォルダーは、32*32 ピクセルのカラーイメージファイルがpngフォーマットして格納されています。 Trainフォルダには、50,000枚のpngデータ、Testフォルダーには10,000枚のpngデータが入っています。 2. 次は、Sony NN Consoleを立ち上げ、専用のDATASETを作成する方法を説明します。 順番としては、先にTrain DATASETを作成し、次にTest DATASETを作成することにします。 (1) 画面の左部分のDATASETを選択し、 (2) Create Datasetを選択します。 その後、Create DatasetのWindowが表示されます。 Create…

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CPUの創りかた。TD4を作ってみました。

2017-07-31

下記のリンクにTD4のEAGLE CADファイルが入っています。 TD4_EAGLE CAD Files ファイルをUpgradeときには、CADの著者の私にも知らせてください。もっといいCADファイルに仕上がることを楽しみにしています。(e-mail: seonghun.choe@gmail.com) TD4の基板が必要な方には下記の価格でお渡しします。現在9組が残っています。 基板の一組の構成:メイン基板1枚、ROM基板1枚 合計2枚 。BOM(部品リスト)も一緒に提供します。 BOM (部品リスト): TD4_部品内容(Update) (2017/11追加) 組み立て説明書: 20171116_TD4_Assembly  (2017/11追加) 価格:2,980円(ヤマトの着払いになります。) 支払い:paypalのみ 必要なかたは、私のe-mailに連絡するようお願いします。 seonghun.choe@gmail.com    

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