kerasで画像認識をするときの注意点について[転移学習]

 

Kerasを使用して画像認識を行う際には、いくつかの注意点があります。以下に、重要な点をいくつか挙げてみます。

 〇注意点

・データの前処理:

画像データは通常、正規化や標準化が必要です。ImageDataGeneratorなどを使用してデータ拡張も考慮すると良いでしょう。

入力画像のサイズをネットワークの入力サイズに合わせる必要があります。

 

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

 

# 例: データ拡張と正規化

train_datagen = ImageDataGenerator(

    rescale=1./255,

    shear_range=0.2,

    zoom_range=0.2,

    horizontal_flip=True

)

 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

    'train_data_directory',

    target_size=(img_height, img_width),

    batch_size=batch_size,

    class_mode='binary'

)

・モデルの構築:

適切なモデルアーキテクチャを選択します。畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、画像認識に広く使用されています。

転移学習を活用すると、少ないデータセットでも効果的なモデルを構築できます。

 

from keras.applications import VGG16

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Flatten

 

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_height, img_width, 3))

 

model = Sequential()

model.add(base_model)

model.add(Flatten())

model.add(Dense(256, activation='relu'))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

・適切な損失関数と最適化アルゴリズム:

二値分類の場合は、binary_crossentropy損失関数を使用し、多クラス分類の場合はcategorical_crossentropyを使用します。

AdamやSGDなどの最適化アルゴリズムを選択します。

 

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

・過学習への対処:

適切なドロップアウトや正則化をネットワークに追加し、過学習を防ぎます。

EarlyStoppingなどのコールバックを使用して、適切なエポックでの学習を制御します。

 

from keras.callbacks import EarlyStopping

 

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, restore_best_weights=True)

model.fit(train_generator, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, callbacks=[early_stopping])

 

これらの注意点を考慮することで、Kerasを使用して効果的な画像認識モデルを構築できます。

〇転移学習とは

転移学習（Transfer Learning）は、あるタスクで学習されたモデルの知識を、異なる関連タスクに適用する機械学習の手法です。通常、大規模なデータセットで学習されたモデルは、一般的な特徴やパターンを抽出する能力があります。これを利用して、同じドメインや関連するドメインのタスクにおいて効果的なモデルを構築することが可能です。

転移学習にはいくつかの一般的な手法があります。

 

・特徴抽出の転移学習:

 

事前に大規模なデータセット（例: ImageNetデータセット）で学習された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の下位層を、新しいタスクに転用します。

これらの下位層は一般的な特徴を抽出する役割を果たしており、再学習することなく他のタスクに利用できます。

・ファインチューニング:

 

事前学習済みモデルの一部またはすべての層を新しいタスクに合わせて微調整します。

学習済みモデルの上位層は特有のタスクに特化しているため、これらの層を新しいタスクに合わせて再学習します。

・転移学習を使用すると、以下のような利点があります：

 

データ効率性: 少ないデータセットで効果的なモデルを構築できます。

学習速度の向上: 事前学習済みモデルの初期重みは、一般的な特徴を捉えているため、学習が迅速に進みます。

性能向上: 既存のモデルが複数のタスクで訓練されている場合、そのモデルは豊富な知識を持っており、性能向上が期待できます。

転移学習は、画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまなタスクで広く使用されています。

〇転移学習の例　

転移学習を用いて犬と猫の画像分類モデルを構築する簡単な例です。この例では、事前に学習されたVGG16モデルを使用しています。

 import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input

from tensorflow.keras import layers, models

 

# 事前学習済みVGG16モデルのロード（全結合層は除く）

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

 

# モデルの構築

model = models.Sequential()

model.add(base_model)

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))

model.add(layers.Dropout(0.5))

model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))  # 2クラス分類なので出力は1ユニット

 

# モデルの凍結（特徴抽出の部分の重みを固定）

base_model.trainable = False

 

# モデルのコンパイル

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

# データセットのダウンロード（犬と猫のデータセット）

!wget https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip

!unzip cats_and_dogs_filtered.zip

 

# データ拡張と前処理

train_datagen = ImageDataGenerator(

    rescale=1./255,

    shear_range=0.2,

    zoom_range=0.2,

    horizontal_flip=True

)

 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(

    'cats_and_dogs_filtered/train',

    target_size=(224, 224),

    batch_size=32,

    class_mode='binary'

)

 

# モデルの学習

model.fit(train_generator, epochs=5)

 

# 保存

model.save('cat_dog_classifier.h5')

このサンプルでは、VGG16モデルの特徴抽出部分を取得し、それに全結合層を追加して新しいタスク（犬と猫の分類）に適したモデルを構築しています。そして、データセットを用いてモデルを学習し、最終的にcat_dog_classifier.h5としてモデルを保存しています。