【HALCON】add_sample_class_mlp 関数について - MLPにサンプルを追加

HALCONのadd_sample_class_mlp関数は、Multilayer Perceptron (MLP)に新しいトレーニングサンプルを追加するための機能を提供します。MLPは多層のニューラルネットワークであり、分類や回帰といった多くの機械学習タスクに使用されます。サンプルは特徴ベクトルとターゲットベクトルによって定義され、これらのデータをモデルに追加することで、MLPは新しいデータを学習し、予測や分類を行う能力を高めます。

使用例

次に、add_sample_class_mlp関数を使用してMLPにサンプルを追加する具体的な例を示します。

* MLPを作成する
create_class_mlp(3, 2, "softmax", &MLPHandle)

* 特徴ベクトルとターゲットベクトルを指定してサンプルを追加
add_sample_class_mlp(MLPHandle, [0.5, 1.2], [1, 0])

* 別のサンプルを追加
add_sample_class_mlp(MLPHandle, [1.8, 2.4], [0, 1])

* MLPをトレーニング
train_class_mlp(MLPHandle)

この例では、create_class_mlp関数でMLPを作成し、add_sample_class_mlp関数を使ってサンプルを追加しています。サンプルは特徴ベクトルとターゲットベクトルで構成され、それぞれ異なるクラスに属しています。追加されたサンプルは、train_class_mlp関数によってトレーニングされます。

引数

• MLPHandle
MLPのハンドル。create_class_mlp関数で生成されたものです。
• Features
  トレーニングサンプルの特徴ベクトル。これはサンプルの入力データを数値で表したものです。
• Target
  サンプルのターゲットベクトル。分類タスクでは、サンプルがどのクラスに属するかを示す数値またはベクトルです。

戻り値

add_sample_class_mlp関数は、追加されたサンプルが適用された状態のMLPを返します。このデータは次のトレーニングで使用されます。

応用例

画像分類におけるサンプル追加

この関数は、画像分類タスクにおいてMLPをトレーニングする際に役立ちます。各画像から抽出した特徴ベクトルと、それに対応するクラスラベルをMLPに追加していくことで、モデルの分類能力を向上させることができます。

* 画像分類用の特徴ベクトルを追加
add_sample_class_mlp(MLPHandle, [128, 64, 255], [1, 0])
add_sample_class_mlp(MLPHandle, [50, 75, 100], [0, 1])

この例では、RGB値を特徴ベクトルとして使用し、画像のクラスラベルをターゲットベクトルとして指定しています。MLPはこれらのサンプルを使用して学習を進めます。

大規模データセットにおける並列処理

HALCONのadd_sample_class_mlp関数は、並列処理にも対応しており、複数のサンプルを同時に追加することで処理速度を向上させることが可能です。これにより、大規模なデータセットに対しても効率的に処理を行うことができます。

* 並列処理でサンプルを追加
parallel(
    add_sample_class_mlp(MLPHandle, [0.9, 1.7], [1, 0]),
    add_sample_class_mlp(MLPHandle, [2.5, 3.4], [0, 1])
)

このコードでは、並列処理を利用して複数のサンプルを同時に追加しています。大規模なデータセットに対して迅速に対応できるため、トレーニングプロセスの効率化に寄与します。

注意点

• Featuresの長さは、MLPの入力層の次元数と一致している必要があります。次元が異なると、エラーが発生するため注意が必要です。
• Targetベクトルの形式は、MLPの出力層の設定に応じたものでなければなりません。分類タスクでは、ターゲットベクトルは0と1で構成されることが一般的です。

まとめ

HALCONのadd_sample_class_mlp関数は、Multilayer Perceptron (MLP)に新しいトレーニングサンプルを追加するための非常に重要なツールです。これにより、モデルの学習データセットが拡張され、分類や回帰の精度が向上します。また、並列処理を活用することで、大規模なデータセットにも迅速に対応可能です。