落車してしまいました それも新調したてヘルメットで!!! 今日初めて使ったのに、、、 怪我は大事無かったんですが、 ヘルメットには軽くヒビが入りました 無念ですが、同じものを再購入することにしました(泣) 転んだのは、ヤビツ峠の頂上付近 日陰の一画が…

自分のペダリングフォームを確認したいと、前から思っていました ローラなら簡単に撮影できるので、スマホで自撮りしてみました youtu.be ZwiftでSST(mid)をやっています 負荷があまり大きくないワークアウトなので、 定常走行のフォームの確認には適してい…

グラフィックボードの容量の関係で、 Deep Learningに使う画像を圧縮することはよくあると思います tensorflowにも、resize_imageという関数があります 当然のことですが、圧縮すれば画像に含まれる情報が減ります それにどの程度のリスクがあるのか、確かめ…

道路の修理も進んで来たと聞いたので、 久しぶりに道志道を走りました 今回は、エンデューロレースを想定して、 自宅から山中湖までの約70 kmを ノンストップで走ってみることにしました こういう走り方をするのは、 雨で中止になった去年の富士チャレ以来で…

Deep Learningの学習モデルが答えを出すメカニズムは、 ブラックボックスと言われます AIが行う判断の理由は、わからないというわけですね とは言え、ニューラルネットワークは、紐解けば、 重みとバイアスから構成されるパラメタを使った行列計算です その…

こちら*1と併せて、アップしています import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np TEST_DATA_SIZE = 500 IMG_SIZE = 28 FILTER_SIZE = 32 IMG_SIZE_2 = 14 FILTER_SIZE_2 = 64 HIDEN_SIZE = 1024 OUTPUT_SIZE = 10 test…

前回構築した*1損失関数で傷位置検出ができるか、 確かめてみます 先ず、損失値と評価値を出力します def write_log(msg): os.makedirs('./log', exist_ok=True) file = open('./log/trainingLog.txt', mode='a') file.write(msg + '\n') file.close() tenso…

ライド中に止む終えなく雨に降られることがあります プールに飛び込んだかのようにズブ濡れになったとしても、 着替えることは出来ず、自走で帰る それがロードバイクです(泣) 自身が濡れるのは、結局のところは我慢します 怖いのがスマホの水没です iPhone …

こういうの↓を作ってみようと思います *1 mnist問題をやっと動かせるようになったレベルの僕には 敷居が高そうですが、、、 画像のダウンロード 上記の画像は10年位前に行われたコンペティションで使われたもので、 ここ*2からダウンロード出来ます コンペは…

いよいよ、実際に学習してみます 主要部のソースです バッチ用に乱数を生成し、インデックスが合致する画像を読んでいます # Batch components validationImages = np.zeros((VALID_DATA_SIZE, IMG_SIZE*IMG_SIZE)) validationLabels = np.zeros((VALID_DATA…

前回に↓に引き続いて、画像をtensorflowの学習モデルに入力してみます mnistのjpeg画像をtensorflowに入力する、Part 01 - オッサンはDesktopが好き 今回は、画像データを学習に適した形式(要はテンソル)に構成します。 下記のように並べてファイル出力する…