【Kerasの使い方解説】keras.utils.to_categoricalの意味・用法

keras.utils.to_categorical(Conv2D・CNN)- Kerasの使い方解説

 

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
#コード解説
:訓練用のラベルデータの整数値を2値クラスの行列に変換(例「整数 1」を「0,1,0,0,0,0,0,0,0,0」と表現。One-hotベクトル(1-of-k表記法))。

(y_train, 10)
:0〜9までのため10クラス。

このような形式にすることで、出力結果が「0.1,0,0,0,0,0,0.8,0,0.1,0」(0の確率10%。6の確率80%。10の確率10%)を得られる。
画像データが機械学習モデルで、どういう判定結果となっているか?という情報を取得できる。

y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
#コード解説
:テスト用のラベルデータの整数値を2値クラスの行列に変換(例「整数 1」を「0,1,0,0,0,0,0,0,0,0」と表現。One-hotベクトル(1-of-k表記法))。

(y_test, 10) 
:0〜9までのため10クラス。


このような形式にすることで、出力結果が「0.2,0,0,0,0,0,0.8,0,0,0.1」(0の確率20%。6の確率80%。9の確率10%)を得られる。
画像データが機械学習モデルで、どういう判定結果となっているか?という情報を取得できる。

 

Conv2Dを使った機械学習プログラムの前処理の記述例(一例です)
0~9の手書き文字MNISTのデータセット(訓練用画像データ6万枚・テスト用画像データ1万枚。縦28×横28ピクセル・グレースケールの白黒画像)の画像認識AIの例

#画像データの読み込みと、データ形式の設定・正規化
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')/255
x_test = x_test.astype('float32')/255

#ラベルデータをOne-hotベクトルに変更
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

 

「Conv2D」を使ってディープラーニング技術でおなじみの「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN:Convolutional Neural Network)を実装する前に、画像データ・ラベルデータの前処理をしています。

 




 

 

#画像データの読み込みと、データ形式の設定・正規化
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype(‘float32’)/255
x_test = x_test.astype(‘float32’)/255

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
#コード解説
:0~9の手書き文字MNISTのデータセットを読み込む。訓練用画像データ6万枚・テスト用画像データ1万枚。縦28×横28ピクセル・グレースケール(白黒画像)・各ピクセルは黒から白までの変化を0〜255で表現。
学習データは多次元のため、行列を大文字で表記することが多い数学の慣習から、(X_train, y_train), (X_test, y_test)などと学習データを表記する際の「エックス」が大文字のサンプルコードを見かけることもあるのではないかと思います。今回は、学習データ・クラスラベル共に小文字を利用しています。

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
#コード解説
:「縦28×横28ピクセル」の「グレースケール(白黒)」の「x_train.shape[0]:画像データが6万枚」。カラー画像の場合は(x_train.shape[0], 28, 28, 3)

x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
#コード解説
:「縦28×横28ピクセル」の「グレースケール(白黒)」の「x_test.shape[0]:画像データが1万枚」。カラー画像の場合は(x_test.shape[0], 28, 28, 3)

x_train = x_train.astype(‘float32’)/255
#コード解説
:訓練用の画像データを正規化。黒から白までの変化を0〜255で表現しているので、255で割ることでデータを0〜1の範囲に正規化。float型にすることで実数値で表現。
正規化前「0〜255」 正規化実施「0.0〜1.0」(実数値)

x_test = x_test.astype(‘float32’)/255
#コード解説
:テスト用の画像データを正規化。黒から白までの変化を0〜255で表現しているので、255で割ることでデータを0〜1の範囲に正規化。float型にすることで実数値で表現。
正規化前「0〜255」 正規化実施「0.0〜1.0」(実数値)

 

#ラベルデータをOne-hotベクトルに変更
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
#コード解説
:訓練用のラベルデータの整数値を2値クラスの行列に変換(例「整数 1」を「0,1,0,0,0,0,0,0,0,0」と表現。One-hotベクトル(1-of-k表記法))。

(y_train, 10)
:0〜9までのため10クラス。

このような形式にすることで、出力結果が「0.1,0,0,0,0,0,0.8,0,0.1,0」(0の確率10%。6の確率80%。10の確率10%)を得られる。
画像データが機械学習モデルで、どういう判定結果となっているか?という情報を取得できる。

y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
#コード解説
:テスト用のラベルデータの整数値を2値クラスの行列に変換(例「整数 1」を「0,1,0,0,0,0,0,0,0,0」と表現。One-hotベクトル(1-of-k表記法))。

(y_test, 10) 
:0〜9までのため10クラス。


このような形式にすることで、出力結果が「0.2,0,0,0,0,0,0.8,0,0,0.1」(0の確率20%。6の確率80%。9の確率10%)を得られる。
画像データが機械学習モデルで、どういう判定結果となっているか?という情報を取得できる。

 

 

Google Colaboratory | すぐに使える「keras.utils.to_categorical」を使ったサンプルコード(Keras・CNN・MNIST・自作AI用)

 

 

【コード解説】畳み込みニューラルネットワーク(CNN)サンプルコード – Colaboratory・Keras・MNIST

クラウド上で無料で使えるJupyterノートブック環境「 Google Colaboratory 」でKerasを使ってMNISTの数字画像認識用に、ディープラーニング(深層学習)でおなじみの「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN:Convolutional Neural Network)のプログラミングをしてみました。機械学習モデルの畳み込みニューラルネットワークを実装する際に「keras.utils.to_categorical」を使っています。
コード解説もしておきましたので、日々の学習にお役立てください。(オフラインでも学習しやすいように記事の内容を、PDFで公開してあります)

【オリジナルデータセットで機械学習に挑戦】

機械学習・人工知能プログラミングのオリジナルデータセットの壁を感じている方も多いのではないかと思います。
自作・自前画像で画像認識するためのサンプルコードを公開しました。日々の学習の参考になることがありましたら幸いです。

【サンプルコード】Python・KerasでCNN機械学習。自作・自前画像のオリジナルデータセットで画像認識入門 

【コード解説】自作画像認識AI:Keras・CNN・Pythonオリジナルデータセット対応の機械学習サンプルコード

 




 

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