tensorflow CNNのパラメータについて

Question

CNNの実装初心者です。
現在トレーニング画像２２０枚（水増しにより水増しにより８８０枚）で２クラス分類をしています。
画像サイズは１００✖️１００です。入力時に８１にしています。
そこで
１、隠れ層、プーリング層、全結合層の構成
２、学習率、エポック数、バッチサイズなどの調整
に迷っています。
１についてこちらの流れには形式があるのでしょうか？どこのサイトも似ています。
初めは
畳み込み層＞プーリング層＞畳み込み層＞プーリング層＞全結合層
で実行していましたが最高でテストスコア８１くらいまでしかいかなかったため
現在
畳み込み層＞プーリング層＞畳み込み層＞プーリング層＞畳み込み層＞畳み込み層＞畳み込み層＞プーリング層＞全結合層＞全結合層
でプーリングごとに
８１＞２７＞９＞３とサイズを小さくしています。
しかし学習には時間がかかり、トレーニングデータは５４.５４あたりから変わらずテストスコアも６０ほどです。何をしたらよいかわかりません。ご教授願いたいです！

Comments

[wakame]

テストスコアとはテストデータを用いた予測精度のこと？、聞きたいことは予測精度が81%なのでそれ以上に精度を上げたいということですか。

[mimamoru]

精度ももちろんあげたいですがCNNについても理解しきれていなくて。CNNの層の構成には決まりがあるのでしょうか？今回の規模の場合どのくらいの層の深さが適切なのでしょうか？また学習率、エポック数、バッチサイズなどはどのように決めるのでしょうか？

Answer 1

自作で層を構築するのではなく別の画像分類タスクで好成績を残したモデルを使う転移学習という方法を使ってみてはどうでしょうか？

下記のサイトが参考になるかと思います。

kerasでの転移学習

また層を自分でアレンジする場合は、AlexNetやlenetなどのアーキテクチャが参考になるかと思います。

Comments

[mimamoru]

ありがとうございます！！転移学習というものを知り私も調べてみました(*´ω`*)自分のデータセットにするのが難しかったです。私はtensorflowを勉強していたのですがサンプルはkerasがほとんどに思います。やはり両方の文法を学んだ方が良いのでしょうか。

[kz23szk]

tensorflowでもあるようですよ。ただtensorflowが使えるのであればkerasの方が使いやすいと思うのでサンプルを動かしてみてはどうでしょうか？

https://qiita.com/kumonkumon/items/986277dd66e58a1cc56e

[mimamoru]

遅くなって申し訳ありません！
ありがとうございます！勉強してみます！