質問編集履歴
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コードを分けた
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@@ -8,9 +8,9 @@
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9
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### 学習結果
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10
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+
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+
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**CNN1 (aidemy版)**
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+
```**CNN1 (aidemy版)**
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15
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//モデル定義
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16
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@@ -88,11 +88,13 @@
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88
88
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89
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90
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**CNN2(自作版)**
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```**CNN2(自作版)**
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//モデル定義
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98
100
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@@ -186,10 +188,14 @@
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186
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)
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+
```
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+
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+
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193
199
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## ダメな部分
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194
200
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195
201
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してはいけないこと、推奨されていないことをしてしまっている、このdropoutやmaxpoolingの位置や数字、層の順序やパラメータで明らかに間違っている等があれば教えていただきたいです。よろしくお願いします。
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@@ -198,7 +204,7 @@
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198
204
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199
205
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## 改善したCNN
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200
206
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201
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-
### ori2 -- (Conv2D(32, (3, 3)))固定に
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207
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+
```### ori2 -- (Conv2D(32, (3, 3)))固定に
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202
208
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203
209
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ori2 = Sequential()
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204
210
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@@ -264,12 +270,16 @@
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264
270
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265
271
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ori2.add(Activation("softmax"))
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266
272
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273
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+
```
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274
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+
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275
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268
276
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269
277
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Conv32固定だとダメな模様？
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270
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272
280
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281
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+
```
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282
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+
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273
283
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### ori3 Dropoutを徐々に増加、batch_sizeを大きめに100に変更
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274
284
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275
285
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ori3 = Sequential()
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@@ -336,6 +346,8 @@
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336
346
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337
347
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ori3.add(Activation("softmax"))
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338
348
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349
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+
```
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350
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+
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339
351
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340
352
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341
353
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77%くらいまで上昇しました。90%とかそこまでは求めないとしても、80%とかどうやって出すんでしょう。
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3
修正モデルを追加
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CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -267,3 +267,75 @@
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267
267
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268
268
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269
269
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Conv32固定だとダメな模様？
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270
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+
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271
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+
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272
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+
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273
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+
### ori3 Dropoutを徐々に増加、batch_sizeを大きめに100に変更
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274
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+
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275
|
+
ori3 = Sequential()
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276
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+
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277
|
+
ori3.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=X_train.shape[1:]))
|
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278
|
+
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279
|
+
ori3.add(Activation("relu"))
|
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280
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+
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281
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+
ori3.add(Conv2D(32, (3, 3)))
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282
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+
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283
|
+
ori3.add(Dropout(0.1))
|
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284
|
+
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285
|
+
ori3.add(Activation("relu"))
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286
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+
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287
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+
ori3.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
|
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288
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+
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289
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+
ori3.add(Dropout(0.1))
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290
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+
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291
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+
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292
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+
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293
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+
ori3.add(Conv2D(64, (3, 3)))
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294
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+
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295
|
+
ori3.add(Activation("relu"))
|
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296
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+
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297
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+
ori3.add(Dropout(0.2))
|
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298
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+
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299
|
+
ori3.add(Conv2D(64, (3, 3)))
|
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300
|
+
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301
|
+
ori3.add(Activation("relu"))
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302
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+
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303
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+
ori3.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
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304
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+
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305
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+
ori3.add(Dropout(0.2))
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306
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+
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+
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308
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+
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|
+
ori3.add(Conv2D(128, (3, 3)))
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310
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+
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311
|
+
ori3.add(Activation("relu"))
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312
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+
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313
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+
ori3.add(Dropout(0.3))
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+
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315
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+
ori3.add(Conv2D(128, (3, 3)))
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316
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+
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+
ori3.add(Activation("relu"))
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+
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+
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320
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+
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321
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+
ori3.add(Flatten())
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322
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+
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323
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+
ori3.add(Dense(512))
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324
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+
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325
|
+
ori3.add(Activation('relu'))
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326
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+
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327
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+
ori3.add(Dropout(0.4))
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328
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+
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+
ori3.add(Dense(256))
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330
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+
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331
|
+
ori3.add(Activation('relu'))
|
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332
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+
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333
|
+
ori3.add(Dropout(0.5))
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334
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+
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335
|
+
ori3.add(Dense(10))
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336
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+
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337
|
+
ori3.add(Activation("softmax"))
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338
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+
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340
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+
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341
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+
77%くらいまで上昇しました。90%とかそこまでは求めないとしても、80%とかどうやって出すんでしょう。
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2
ori2の学習結果を追記
test
CHANGED
|
File without changes
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test
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|
@@ -198,6 +198,8 @@
|
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198
198
|
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199
199
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## 改善したCNN
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200
200
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201
|
+
### ori2 -- (Conv2D(32, (3, 3)))固定に
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202
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+
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201
203
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ori2 = Sequential()
|
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202
204
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203
205
|
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=X_train.shape[1:]))
|
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@@ -261,3 +263,7 @@
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261
263
|
ori2.add(Dense(10))
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262
264
|
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263
265
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ori2.add(Activation("softmax"))
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266
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+
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267
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+
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268
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+
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269
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+
Conv32固定だとダメな模様？
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1
改善版のCNNを追記
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CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -193,3 +193,71 @@
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193
193
|
## ダメな部分
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194
194
|
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195
195
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してはいけないこと、推奨されていないことをしてしまっている、このdropoutやmaxpoolingの位置や数字、層の順序やパラメータで明らかに間違っている等があれば教えていただきたいです。よろしくお願いします。
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196
|
+
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197
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+
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198
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+
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+
## 改善したCNN
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200
|
+
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201
|
+
ori2 = Sequential()
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202
|
+
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203
|
+
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=X_train.shape[1:]))
|
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204
|
+
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205
|
+
ori2.add(Activation("relu"))
|
|
206
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+
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207
|
+
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3)))
|
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208
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+
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209
|
+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
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210
|
+
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211
|
+
ori2.add(Activation("relu"))
|
|
212
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+
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213
|
+
ori2.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
|
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214
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+
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215
|
+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
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216
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+
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217
|
+
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218
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+
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219
|
+
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3)))
|
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220
|
+
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221
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+
ori2.add(Activation("relu"))
|
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222
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+
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223
|
+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
|
224
|
+
|
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225
|
+
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3)))
|
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226
|
+
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227
|
+
ori2.add(Activation("relu"))
|
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228
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+
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229
|
+
ori2.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
|
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230
|
+
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231
|
+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
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232
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+
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233
|
+
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234
|
+
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235
|
+
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3)))
|
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236
|
+
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237
|
+
ori2.add(Activation("relu"))
|
|
238
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+
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239
|
+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
|
240
|
+
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241
|
+
ori2.add(Conv2D(32, (3, 3)))
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242
|
+
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243
|
+
ori2.add(Activation("relu"))
|
|
244
|
+
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245
|
+
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246
|
+
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247
|
+
ori2.add(Flatten())
|
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248
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+
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249
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+
ori2.add(Dense(512))
|
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250
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+
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251
|
+
ori2.add(Activation('relu'))
|
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252
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+
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253
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+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
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254
|
+
|
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255
|
+
ori2.add(Dense(256))
|
|
256
|
+
|
|
257
|
+
ori2.add(Activation('relu'))
|
|
258
|
+
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259
|
+
ori2.add(Dropout(0.5))
|
|
260
|
+
|
|
261
|
+
ori2.add(Dense(10))
|
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262
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+
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263
|
+
ori2.add(Activation("softmax"))
|