Kerasで公開されている、VGG16はImageNetの検証データセット(※)を用いて学習された23層のモデルであり、それを利用して一部の畳み込み層を学習させるFine-tuningや全結合層のみを置き換える、特徴抽出機として活用することができる。他の公開モデルと比較すると、パラメータ数が1億3千万と大きく、Xceptionと比較すると約6倍ほど大きいのが特徴である。
今回は、層の可視化を行った。（すごい今更感があるが…）
https://github.com/kilchi/Python_toolbox/blob/master/Visualization%20of%20the%20layers.py
今後やってみたいこと
・Xceptionの層を可視化を視野に
・もう少し、特徴をはっきり可視化したい
※１ ImageNetのデータセットは訓練データ120万データ、テストデータが10万、1000クラスある
