手書き文字を認識させる際の文字種別をひらがなに限定したい

Question

前提・実現したいこと

こちらにて提供されている手書き文字認識プログラムを、ひらがな専門の認識プログラムに加工したいです。（例えば、「ニ」に近い手書き文字でも「こ」と認識させたい）
出力結果はひらがなだけで良いので、認識する文字種別をひらがなに限定すればよいのではないかと考えました。

発生している問題・エラーメッセージ

下記「該当のソースコード」の「nihongo.py」を加工したところ、下記の通りエラーが発生しました。

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for WideTipXception:
size mismatch for fc.weight: copying a param with shape torch.Size([2388, 4096])
from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([74, 4096]).
size mismatch for fc.bias: copying a param with shape torch.Size([2388]) from
checkpoint, the shape in current model is torch.Size([74]). 

該当のソースコード

加工したのは以下「nihongo.py」です。ひらがな以外の情報を削除しました。
（加工前）

[nihongo.py]
hiragana = \
['あ','い','う','え','お',…以下略]
katakana = \
['ア','イ','ウ','エ','オ',…以下略]
alphabet_upper = \
['A','B','C','D','E',…以下略]
alphabet_lower = \
['a','b','c','d','e',…以下略]
numetric = ['0','1','2','3','4',…以下略]

alphabet_num = alphabet_upper + alphabet_lower + numetric

kigou = \
['(',')','[',']','「','」',',…以下略]
jyouyou_kanji = \
['亜','哀','挨','愛','曖',…以下略]

nihongo = hiragana+katakana+alphabet_num+kigou+jyouyou_kanji
nihongo_class = ['']+nihongo

filter_word = \　#似た文字の判別
[ 
  ('り', 'リ', katakana, katakana),
  ('リ', 'り', hiragana, hiragana),…以下略]

（加工後）

[nihongo.py]
hiragana = \
['あ','い','う','え','お',…以下略]

nihongo = hiragana
nihongo_class = ['']+nihongo

filter_word = \　#似た文字の判別
[ 
  ('や', 'ゃ', ['き','し','ち','に','み','り','ぎ','ぢ','じ'], None),
  ('ゆ', 'ゅ', ['き','し','ち','に','み','り','ぎ','ぢ','じ'], None),
  ('よ', 'ょ', ['き','し','ち','に','み','り','ぎ','ぢ','じ'], None),]

冒頭リンク記載のオプションを付与し、anacondaで下記コマンドを実行します。

python ocr_japanease.py --cpu --model write data

（文字数オーバーで「ocr_japanese.py」のコードを掲載できませんでした。
お手数ですが当ファイル並びにその他構成ファイルについては冒頭リンクをご参照いただければ幸いです）

試したこと

エラーを直訳↓
"fc.weight のサイズの不一致: チェックポイントから形状 torch.Size([2388, 4096]) を持つパラメータをコピーすると、現在のモデルの形状は torch.Size([74, 4096]) になります"

74という数字はひらがなの文字数と一致するので、ひらがな以外の文字を削除し2388から74に代わってしまったために起こったエラーと考えました。
そのため削除した文字をいったんすべて"　"に変えたのですが、同じエラーが生じています。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

conda: 4.9.2
Python: 3.8.5
torch: 1.7.1+cpu
cv2: 4.5.1

不足の情報等ございましたらご指摘いただければ幸いです。
構成ファイルについては冒頭リンクもご参照いただければ幸いです。

Answer 1

リンク先を見ると、学習済みのモデルを提供してくれているようですし、それを利用しているということだと思います。

ということは、そのモデルは片仮名や漢字を含んだ文字を判定して返すようになっているので、それを平仮名専用に読み替えることはできません。

元のコードでいろいろな文字のデータを定義しているのは判定するためではなく、判定結果が何を示しているかを示すためですので、それを削ってしまうと半径結果に対応するものが無くてエラーになるのでしょう。

Comments

[mnmnmmmn]

返信が遅れ申し訳ありません。
分かりやすい説明ありがとうございます、とてもよく理解できました。
コードはあくまで判定結果のアウトプットで、学習済みモデル自体がひらがな専用でないとだめなのですね。
精度をあげるための他の方法を考えてみます！ありがとうございました。