Kerasによる2クラス分類（Pima Indians Diabetes） - 人工知能に関する断創録
Kerasのプログラミングは データのロード モデルの定義 モデルのコンパイル モデルの学習 モデルの評価 新データに対する予測 という手順が一般的。今回はもう少し実践的なデータを使ってこの流れをつかみたい。 ソースコード：pima.py 1. データのロード 参考文献で挙げた記事と同じようにUCI Machine Learning repositoryにあるPima Indians Diabetes Data Setを使おう。 医療系のデータでPimaインディアンが糖尿病にかかったかどうかを表すデータのようだ。 Attribute Information: 1. Number of times pregnant 2. Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test 3. Diastolic
畳み込みニューラルネットワークの可視化 - 人工知能に関する断創録
Deep Learningの学習結果（重み）はブラックボックスで、隠れ層のユニット（特に深い層の！）が一体何を学習したのかがよくわからないと長年言われてきた。しかし、今回紹介する方法を使うとニューラルネットが何を学習したのか目で見える形で表現できる。 畳み込みニューラルネットで学習したフィルタの可視化というと以前やったように学習した第1層のフィルタの重みを直接画像として可視化する方法がある。 しかし、畳み込みフィルタのサイズは基本的に数ピクセル（MNISTの例では5x5ピクセル程度）のとても小さな画像なのでこれを直接可視化しても何が学習されたか把握するのはとても難しい。たとえば、MNISTを学習した畳み込みニューラルネット（2016/11/20）のフィルタを可視化しても各フィルタがどの方向に反応しやすいかがわかる程度だ。 各フィルタが何を学習したかを可視化する別のアプローチとして各フィルタ
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