機械学習のド素人が、2週間でTensorflowのLTするためにやったことのメモ

発表資料

Tensorflowで"お姉さん"なのか"おばさん"なのかはっきりさせる

やったこと

1. TensorflowをMacにインストールした(with virtualenv)

• 資料: Installing TensorFlow on Mac OS X

2. Hello worldでinstallの確認した

• 資料: Run a short TensorFlow program

3. Getting Started触りながら感覚つかんだ

• 資料: Getting Started With TensorFlow
• テンソル、ノード、セッション、損失関数を軽く調べたりした
• cross-entropyとかはわからなかったので理解を諦めた
• モデル作って損失関数減らすようにがんばるんだなってかなり雑に理解した

4. Mnistの初級者用を動かして色々いじってみた

• 資料: MNIST For ML Beginners
• 画像をベクトルに変換して、変数を少しずつかえて評価しながら学習していくイメージ掴んだ

5. Mnistの上級者用を動かして色々いじってみた

• 資料: Deep MNIST for Experts
• 正直ここはよくわからなかったので理解することをあきらめて、とりあえず作ってみることにした

6. 独自画像使って学習させている記事を検索し、眺め、発表テーマ決めた

• [TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する] (http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/11/18/233834)
• ディープラーニングで顔写真から巨乳かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙)
• [ある美女が，どの大学にいそうかを CNN で判別する] (http://qiita.com/pika_shi/items/3c8ab1a8ecc655b33851)
• TensorFlowでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類
• これらの記事を参考に人の顔の世代別の分類してみようと思った
  • 男の画像を毎晩眺めるのはいやになりそうなので女性に絞った

7. 必要な画像を集めた

• [bing_image_getter.py] : bingから検索ワード指定で画像をDLするスクリプトを作った

  • スクリプト内の API_KEY, OUT_PUT_PATH, SEARCH_ITEM を好きなものに書き換えてpython bing_image_getter.py で実行
  • 無料枠豊富だったのでbing image search API を使った
  • API_KEYの発行はこのあたり

8. 画像を加工した

• [face_detector.py]: DLした画像を、OpenCVで顔だけ切り取るスクリプトを作った
  • READ_PATHとOUTPUT_PATHを指定して、python face_detector.pyで実行
  • OUTPUT_PATH以下にtrainとtestのディレクトリができて8:2の割合で切り抜かれた顔写真が入る

9. 学習させた

• [[cnn_sample.py]]
  (https://github.com/shogo807/tensorflow_easy_tools/blob/master/cnn_sample.py): 28*28で、CNNで学習させるたスクリプトを作った