第5回y=ax+bから始める初心者向けML講座：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）入門
詳細情報
※以下文章はスライド資料を元に自動生成されたものです。
発表内容ハイライト
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本的な仕組みを、y=ax+bから丁寧に解説！
- 画像認識AIの基礎を理解し、Kerasを使ってCNNモデルを実装する方法を学べる！
- CNNモデルの実装例やサンプルコードも紹介！
y=ax+bから始める機械学習：CNNの基礎を理解しよう！
皆さんは、機械学習や深層学習に興味はありますか？ 特に、画像認識AIって面白そうだけど、どこから手をつければいいのか悩んでいる人もいるのではないでしょうか？
今回の記事では、2023年5月3日にVRChatの「ML集会」で行われた、Earl Klutz（クルツ）さんの発表「第5回y=ax+bから始める初心者向けML講座」の内容を紹介します。
クルツさんは、難しい数式を避けて、できるだけ分かりやすくCNNの基礎を解説してくれました。 初心者の方でも、CNNの基本的な仕組みや実装方法を理解できる内容になっています。
なぜCNNは画像認識に向いているの？
CNNが画像認識に適しているのは、画像データの特徴を効率的に捉えられるからです。
例えば、手書き数字の画像認識を例に考えてみましょう。 従来のDNN（Deep Neural Network：深層ニューラルネットワーク）では、画像をピクセルごとに並べた1次元データとして扱います。 しかし、DNNでは、画像の各ピクセル間の関係性を考慮することが難しく、認識精度が低くなってしまう可能性があります。
一方、CNNは、画像をフィルターで処理することで、画像内の局所的な特徴（例えば、線や角など）を抽出します。 そして、その特徴を元に、画像全体の認識を行います。 つまり、CNNは、画像の空間的な情報を効率的に活用できるのです。
CNNの仕組み：畳み込み処理とプーリング処理
CNNの主な処理には、畳み込み処理とプーリング処理があります。
畳み込み処理
畳み込み処理は、フィルターと呼ばれる小さな行列を画像に適用し、画像の特徴を抽出する処理です。 このフィルターは、y=ax+bと同じように、入力値に重みを掛けて足し合わせることで計算されます。 クルツさんは、この畳み込み処理を「フィルターを使ったy=ax+b」と表現していました。
プーリング処理
プーリング処理は、畳み込み処理で得られた特徴マップを圧縮する処理です。 代表的なプーリング処理には、マックスプーリングがあり、これはフィルター内の最大値を出力とする処理です。
これらの処理を繰り返すことで、CNNは画像の抽象的な特徴を段階的に学習し、最終的に画像を分類します。
KerasでCNNモデルを実装してみよう！
クルツさんは、Pythonの機械学習ライブラリであるKerasを使って、CNNモデルの実装方法を紹介してくれました。
Kerasは、CNNモデルを簡単に実装できるライブラリです。 クルツさんの説明では、Kerasを使うことで、わずか数行のコードでCNNモデルを作成できることが分かりましたね！
CNNモデルの構成
CNNモデルは、大きく分けて以下の4つの部分で構成されています。
- 入力層：画像データを入力します。
- 畳み込み層：畳み込み処理を行います。
- プーリング層：プーリング処理を行います。
- 出力層：画像の分類結果を出力します。
Kerasでの実装例
Kerasでは、Sequentialモデルを使ってCNNモデルを構築します。
そして、Conv2D、MaxPooling2D、Denseなどのレイヤーを積み重ねることで、CNNモデルを定義します。
クルツさんは、手書き数字の画像認識を例に、CNNモデルを実装する方法を紹介していました。
今回の例では、Conv2Dレイヤーを2つ、MaxPooling2Dレイヤーを2つ、Denseレイヤーを2つ使用し、最終的に10個の出力を持つ出力層を定義していましたね。
CNNモデルの学習と結果の可視化
CNNモデルを学習させるには、最適化アルゴリズムと誤差関数を定義する必要があります。 クルツさんは、最適化アルゴリズムにはAdam、誤差関数には交差エントロピー誤差を使用していました。
学習が完了したら、学習結果を可視化して確認します。
Kerasでは、historyオブジェクトを使って、学習過程の正解率と損失関数の値を取得できます。
そして、これらの値をグラフ化することで、学習の進み具合を確認することができます。
まとめ
今回の発表では、クルツさんがCNNの基礎を分かりやすく解説してくれました。 CNNは、画像認識AIの基礎となる重要な技術であり、今回の発表でその仕組みと実装方法を理解できたかと思います。
Kerasのようなライブラリを使うことで、CNNモデルを比較的簡単に実装できることも分かりましたね！ ぜひ、今回の内容を参考に、あなたもCNNモデルを実装に挑戦してみてください！