ChainerでCNN使って画像分類2-学習、精度確認-

犬が画像に写っているかどうか判定することを目的とします。ChainerでCNNを使います。やっていることは、以前書いたTensorflowの記事と同じです。

ChainerでCNN使って画像分類1-データ用意-から続きます。

1では、用意した画像を配列に変換して、訓練データ、テストデータをファイルに保存しました。

2では学習を行い、精度を確認します。

作成したプログラムは全てgithubに上げてあります。

2:学習、精度確認

ファイルに保存された訓練データとテストデータを読み込んで、学習します。Chainerお決まりの書き方があるのでそれに従いました。クラスMyModelの部分です。

精度は6、7割くらいです。かなり悪いです。層が浅い、工夫なし、学習短めですので仕方ないと思います。前回同様、実際に体験することを目的としているので良いです。暇があったら精度向上に取り組もうと思います。

Chainerはシンプルで使いやすいです。Tensorflowに比べて、エラーも見やすいです。エラーは次元に関わるものが多かったです。加えて、注意点についてです。

注意点

・(28,28,3)ではなく、(3,28,28)にする必要があること

・インプットはバッチ形式

・ソフトマックスクロスエントロピー誤差はクラス番号ラベル

こんな感じです。アドバイス、改善点があればお願いします。