3種の画像認識No3「秋田犬」「ダックスフント」「パグ」

Neural Network Consoleで「秋田犬」と「ダックスフント」と「パグ」の画像認識3回目です。

①「DATESET」と「CONFIG」はNo1と同じです。今回はNeural Network Console クラウドに入っている「Image_recognltion.MNIST.LeNet」を参考にします。

②「+New Project」をクリックします。EDITタブ左のComponentsから、Network Graphにレイヤーを追加します。Inputレイヤーをクリックして選択し、Layer PropertyのSize(クリックして入力)に変数x(入力データ)のサイズである3,128,128を入力します。

③Affine_2レイヤーをクリックして選択し、Layer PropertyのOutShapeに3を指定します。

④「DATASET」をクリックして、その下の「Open dataset」もクリックして「Training」に「Train3.csv」をセット。「Validation」に「test3.csv」をセット。

⑤「CONFIG」で「Batch Size」を50にします。そして「Structure Search:」を「Enable」にします。学習実行ボタン(ショートカット:F5)を押して連続して学習します。何回か繰り返し実行したら、□ボタンでストップします。学習結果を一つづつ「Evaluation」ボタンをクリックして、評価します。

⑥一回目は18:55かかりました。

⑦一回目の結果です。Output Resultをチェックして表示しています。

⑧一回目の結果です。Confusion Matrix:をチェックして表示しています。

Accuracyすなわち精度は、0.74です。

⑨二回目の結果です。Output Resultをチェックして表示しています。

⑩二回目の結果です。Confusion Matrix:をチェックして表示しています。

Accuracyすなわち精度は、0.86になりました。

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