Q&A
> 読み込み画像（rei.jpg、0.jpg・・・）に対してはなっており、
> そもそも連番読み込み画像は0から9の10枚しかないの
なんで学習データが10枚しかないんですが?
https://qiita.com/takahiro_itazuri/items/d2bea1c643d7cca11352#comment-a59cd26161ee56ea1220
自分でニューラルネットワークを作ろう
ここを参考に、画像を認識するプログラムを作っています。
具体的には、rei.jpgに最も近い画像を、0~9.jpgの中から選び、その番号を出力したいのですが・・・
以下コードは、作成中のものです、エラーはなく、GoogleColaboratoryを使ってます。
しばらく掲載後、「中略」します。
python
1from google.colab import drive 2drive.mount('/content/drive') 3 4 scoreboard_array = np.asarray(scoreboard) 5 print('performance: ', scoreboard_array.sum() / scoreboard_array.size)
で、出力結果は以下です
Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive", force_remount=True).
回答を受けて解決した部分があるので、中略・・・。
test画像は、50.pngを用いています。正答が出ません、毎回9になります。
feed,back関数についてですが、どちらも「どの番号0~9に対しても「対称な操作（適切な表現か分かりませんが）」」を行っているように見受けられます、なのになぜ9が最大値として出るのか・・・？よく分かりません。
連番を消した時に行列積定義エラーが出たのでおかしいなと思ってたのですが、何のことはないミスである事に気づきました。[0][1:]とすべきところを、[1:]とだけしていた。
で、連番は消せたのですが、相変わらず出力結果がなぜか９です、プログラムに致命的なミスはあるんでしょうか・・・。
変更しました、forを２重構造にすることで、
ファイルを１００個読み込んでます
（二桁目が同じファイル名のファイルは全て同じ、
１桁のファイルも同様、
rei.pngは5?.pngと同じ。
なんで学習データが10枚しかないんですが? と聞いただけです。
「rei.jpgに最も近い画像を、0~9.jpgの中から選び、その番号を出力したい」が間違い（言葉の綾）で、「rei.jpgと同じ画像を」だったんですね。問題設定が分かったので疑問は特になくなりました。
今度は「forを２重構造にすることで、ファイルを１００個読み込んで」いったい何が変わるんですか? と聞かなきゃいけないのでしょうが……。
ファイル数がたくさんあった方が、訓練できるからです（同じ画像ですが、今のところは）
>どこらへんを削っていけば良いでしょうか
あなたが組んだコードなのだから、あなたが一番よくわかるのではないでしょうか。
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ベストアンサー
python
1 inodes = 61 2 hnodes = 100 3 onodes = 100
このパラメータをなぜこの値にしたんですか？
onodesが100個あるから、判定が100個出るんですよ。
ニューラルネットについてもっと理解を進めてからでないと、この先さらにたいへんだと思いますよ。
投稿2021/05/03 05:07
総合スコア12804
10個にしました、次の改善点はどこでしょう。。
- 各種パラメータを調整する
- 質の良い教師データを揃える。
同じ画像を複数回読み込ませるのはepochを増やすのと同じです。
というのが機械学習の基本です。 いろいろ試してみたらいいと思います。
ただし、単純なNNでは、それほど高度な認識はできないでしょうね。数字なら読めても鼻の種類はわからないんじゃないかな。
しかし、なぜ何度やっても判別結果が「９」になるんでしょうか？
これはパラメータ調整、教師データ収集以外に、プログラム自体に欠陥があるように思えるのですがどうでしょう。
プログラムに問題があるのかもしれないし、教師データにあるかもしれないし、パラメータに問題があるかもしれない。
ちなみに、同じ設定で、同じデータを使って動かせば大抵は同じ結果になりますよ。
じゃ次は、なぜ常に９が出るのか、構造的な問題も含め、
それを調べていく必要がありますね。
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