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[Python]機械学習において正解率を下げたい

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前提・実現したいこと

現在MNISTデータを使った画像認識において画像の数値を変更してわざと正解率を下げるということを行っています。
色々数値を変えてみて学習させたところ正解率が変わらず悩んでいます。
プログラムに誤っている部分があるのでしょうか。
アドバイスお願いいたします。

該当のソースコード

import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
import gzip
import pickle
from PIL import Image
dataset_dir = './MNIST_data/' 
save_file = dataset_dir + '/mnist.pkl'

dataset = np.load(save_file) #pickle化したMNISTデータを開く


X_train = dataset['train_img']
X_test = dataset['test_img']
y_train = dataset['train_label']
y_test = dataset['test_label']




X_train = X_train.reshape(60000, 784)
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(10000, 784)
X_test = X_test.astype('float32') / 255

for i in range(0, len(X_train), 8000):
    for j in range(400, 784, 18):
        X_train[i][j] = 1 #画像データの数値を変更

y_train = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_train.astype('int32'), 10)
y_test = keras.utils.np_utils.to_categorical(y_test.astype('int32'), 10)

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(
    loss='categorical_crossentropy',
    optimizer=RMSprop(),
    metrics=['accuracy'])

hist = model.fit(X_train, y_train,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          verbose=1
                )

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
print('正解率 =',score[1], 'loss =', score[0])
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  • kyonissy

    2018/12/20 12:38

    そうなんですね。
    まずは正解率がこのプログラムでちゃんと下げられるのかを見たかったので、何枚かの画像の値を全て0にして真っ暗にしてみたり、斜線を入れてみたりと単純な方法を試しました。が、正解率にほとんど変化がなく、プログラムの方に誤りがあるのかなと思い質問させていただきました。

    キャンセル

  • tiitoi

    2018/12/20 13:07

    MNISTは学習データが6万枚あるので、数枚のデータを変更したところで影響はほぼないでしょう。
    正答率を下げる一番簡単な方法は学習データの枚数をへらすことですね。各クラス100枚ずつとか学習データの枚数を減らせば正答率は落ちるのではないかと思います。

    キャンセル

  • kyonissy

    2018/12/20 14:30

    枚数を減らさずに正答率を下げたかったのですが、それは厳しいのですね。
    アドバイスありがとうございます。

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