chainerを使ったファインチューニングの精度が上がらない

Question

前提・実現したいこと

chainerでVGG16のファインチューニングを行い、犬か猫かを判定する学習用プログラムを作成することです。

発生している問題・質問事項

下記ソースコードで学習を行っているのですが、精度が６割程度から上がらず、原因がわかりません。このモデルの限界の精度なのか、学習するためのコードが間違っているのか、最適化アルゴリズムの選択が悪いのかご教授いただけたらと思います。

ソースコード

以下githubに学習用プログラムのソースコードを載せております。
https://github.com/trainer0/JudgeDogAndCat/blob/master/judgeDogAndCat.ipynb

試したこと

・バッチサイズの変更（８、１６、３２）
・最適化アルゴリズムの変更（chainer.optimizers.Adam(alpha=1e-4)、chainer.optimizers.MomentumSGD()）

Answer 1

そのNoteをみる限り、学習過程で、
Training の方のLossやAccuracyは改善していっていますが、
ValidationのLossやAccuracyは途中から悪化していますよね。
これはよくある「過学習(Overfit)」という状況です。

過学習の対策を色々講じてみると良いんじゃないでしょうか。
「過学習 対策」とかで検索してみてください。

Comments

[senkei_river]

ご回答ありがとうございます。
VGG部の重みを固定する以下の位置が不適切であり、見直すと精度向上しました。
model.predictor.base.disable_update()