前回のコードを拡張し、今度はUnetを実装してみた。 hirotaka-hachiya.hatenablog.comUNetは、以下のように、Uのような形をしたネットワークで、画像を一度低解像度化し特徴抽出してから、元の解像度に戻すことにより復元する。 特徴としては、encoderの各大…

前回に引き続き、autoencoderをsublassing AIPで実装してみた。 hirotaka-hachiya.hatenablog.com今回は、以下のように画像を2値化し分類問題として解いてみた。 また、ラベルをone-hotベクトルで表現し、embeddingベクトルに追加してみた。 # 画像の2値化 x…

以下を参考に、tensorflow2.2以降で許可されたtrain_step, test_stepおよびpredict_stepのオーバーライドを用いて、Subclassing APIでautoencoderを実装してみた。 hirotaka-hachiya.hatenablog.com以下は、全体のコードである。元画像と復元画像の平均二乗…

以下では、tensorflowのバージョン2.1を前提にSequential、FunctionalおよびSubclassing APIを用いた実装方法についておおざっぱにまとめた。 hirotaka-hachiya.hatenablog.com tensorflow 2.1のSubclassing APIでは、自由度が高い分学習まわりでfor文でepoc…

最近ようやくtensorflow2に移行しはじめたが、kerasの流れがあるからなのか実装方法が沢山あって、なんだかややこしい。 以下のサイトに詳しくまとまっているように、Sequential API、Functional APIおよびSubclassing APIの3つの実装方法がある。 qiita.com…