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転移学習を用いたオックスフォードのペットの分類
AI for Beginners Curriculumからのラボ課題。
課題
ペットの保育園のために、すべてのペットをカタログ化するアプリケーションを開発する必要があると想像してください。そのようなアプリケーションの素晴らしい機能の一つは、写真から自動的に犬種を発見することです。この課題では、転移学習を使用して、Oxford-IIITペットデータセットの実際のペット画像を分類します。
データセット
35種類の犬と猫の異なる犬種を含む、元のOxford-IIITペットデータセットを使用します。
データセットをダウンロードするには、次のコードスニペットを使用してください：
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
ノートブックの準備
OxfordPets.ipynbを開いてラボを開始します。
まとめ
転移学習と事前学習済みネットワークを使用することで、実世界の画像分類問題を比較的簡単に解決できます。しかし、事前学習済みネットワークは類似の種類の画像に対してうまく機能し、非常に異なる画像（例えば、医療画像）を分類し始めると、結果が大幅に悪化する可能性があります。
免責事項:
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