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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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畳み込みオートエンコーダの学習データに回転させたデータを使えるか

Poyoyo
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総合スコア6

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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187閲覧

投稿2021/10/15 13:04

編集2021/10/15 13:06

#実現したいこと
自前画像データで畳み込みオートエンコーダを行い、異常検知を行う。
それにあたり、自前の学習データの取得枚数に制限があるため、色々な角度に回転したデータなるように水増ししたデータを追加しても問題ないか、その可否を確認したい。

#試したこと
業務上使用できる学習データに限りがあり、せいぜい用意できる正解データ(学習用データ)は20枚程度。これに対し回転を回転処理したものを加えて50枚前後の学習用データを準備した。
学習データの画像は線分が格子状に入った単一パターン(背景は白)。
社内データのためコードは共有できないですが、CNNの結果はlossが60%程度でepoch10程度でもほぼ横ばい、かつ層を深くしてもloss変化なし。
学習精度が上がらない要因は、学習データの半分以上は回転画像を使用している可能性を疑っているが、具体的にオートエンコーダに回転画像の使用可否を記載したサイトは見つからなかったのでこちらで質問させていただきました。

業務柄、共有できるものがほとんどなく申し訳ありません。
回転画像の使用可否についてアドバイスありましたら宜しくお願い致します。

環境:
keras/tensorflow
google colab

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Poyoyo

2021/10/16 07:51

情報不足で申し訳ありません。1画像768x768ピクセルに統一しています。
Poyoyo

2021/10/16 07:54

768→250→150→100→50というようにエンコードしています。Conv2D→maxpooling→reluの繰り返しです。

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