easy_pylearn2

easy_pylearn2は、設定が複雑になりがちなDeep Learningのツールをより簡単にだれでも使えることを目的に開発したツールです。その名のとおり、「Pylearn2」をベースに開発しています。

使い方は以下のとおりです。

% easy_pylearn2.py [model] [train_data] [test_data]

 

現在対応している解析モデルは、sda(Stacked Denoising Autoencoder)、maxout、dbm(Deep Boltzmann Machine)です。上記スクリプトを実行すると、モデル選択→データのトリミング(低頻度データの除去)→学習→学習結果の保存までを自動で行います。学習したネットワークの精度を計測するツールも用意しています。

% prediction_statistics.py [trained_network.pkl]

 

上記コマンドを実行することで、自動的にテストデータを利用して学習したネットワークを評価し、各種統計情報(正解データとの内積、正解率、クラス数、クラスXクラス誤認識表)を出力します。この統計情報を出力するモジュールは、Deep Learning用の可視化ツール「dl-vis」でも内部的に利用しています。

現状では、LibSVM形式のデータのみ対応しています。