少ない画像から画像分類を学習させる手順（kerasでfine tuningを使用）

BRANK

未経験からの画像分類 入門「フルーツの画像を判別するモデルをを作ってくれませんか？」と言われた時に、どのようにモデルを作りますか？ディープラーニングで画像分類を行う場合、通常畳み込みニューラルネットワークという学習手法を使いますが、画像の枚数によっては数週間程度がかかってしまいます。また、学習に使用する画像の枚数も大量に用意しないといけません。では、短時間・少ない画像から画像を分類するモデルを作るにはどうすればよいでしょうか。その解決策として、画像分類でよく使われているfine tuningという手法をご紹介します。今回はkeras2.0を使ってサンプルコードを書いて行きます。*keras = Pythonで書かれたニューラルネットワークライブラリ。裏側でtheanoやtensorflowが使用可能。fine tuning（転移学習）とは？既に学習済みのモデルを転用して、新たなモデルを生成する方法です。つまり、他の画像データを使って学習されたモデルを使うことによって、新たに作るモデルは少ないデータ・学習量でモデルを生成することが可能となります。「他の画像データを使った学習モデルは、学習する時に定義した出力を得るためにしか使えないんじゃないの？」…