【機械学習】画像認識の試行錯誤(6)

つづき

9.学習率の変更

 codExaのテキストでは、0.00001となっていた。他の値に変えた時の正解率は下記のとおりである。

一般的には、学習率の小さい方が正解率が上がると言われている。しかし、下記の結果は、そうではない。

以降は、正解率が最も高い学習率0.00005を使うことにする。

学習率 0.000001 0.000005 0.00001 0.00005 0.0001
正解率 0.7115 0.8333 0.8525 0.8685 0.8493

 

10.隠れ層のユニット数変更

 codExaのテキストでは、全結合層のユニット数が128となっていた。他の値に変えた時の正解率は

下記のとおりである。ユニット数に比例している訳ではない。正解率が最も高い64を使うことにする。

ユニット数 32 64 128 256
正解率 0.8541 0.8862 0.8685 0.8509

 

11.入力データの変更

 codExaのテキストでは、元データのサイズがバラバラなので64×64画素に正規化していた。

これを128×128画素に正規化して、上記10までのパラメータで試してみた。

データ量の大きいほうが正解率が下がる・・・。

入力データ画素 64×64 128×128
正解率 0.8862 0.8141

 

次回へつづく

 

<個人的な感想>

 入力データの画素数を大きくしたら、正解率が下がったのは予想外である。

本来ならば、上がる筈である。たぶん、4項から10までのパラメータが64×64画素に

適していても、128×128画素には適していないのであろう。

 また、学習率を小さくしたら、正解率が下がった事も予想外である。

パラメータの調整は難しい・・・。とにかく試してみないと分からない。

 

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