質問編集履歴
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図の変更
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CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -18,9 +18,9 @@
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18
18
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19
19
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・検証データ数：288
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20
20
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21
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-
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21
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+
↑元のデータの精度と損失係数
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22
22
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23
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-
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23
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+
↑リサイズデータの精度と損失係数
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24
24
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25
25
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以下が使用している構造です。
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26
26
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3
挿入した図
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CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -18,11 +18,13 @@
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18
18
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19
19
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・検証データ数：288
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20
20
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21
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-
[元のデータの精度と損失係数](
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21
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+
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22
22
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-
[リサイズデータの精度と損失係数](
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23
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+
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24
24
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25
25
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以下が使用している構造です。
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+
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27
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+
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26
28
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27
29
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28
30
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2
データ数の記載
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CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -11,6 +11,16 @@
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11
11
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元のデータで精度を高くするためにはどのようにすれば良いでしょうか。
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12
12
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13
13
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+
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+
・データ数：1440
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+
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+
・学習データ数：1152
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+
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+
・検証データ数：288
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+
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21
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+
[元のデータの精度と損失係数](7abb37c799fe108bddb2ecd86838a8d7.png)
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+
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23
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+
[リサイズデータの精度と損失係数](7abebeb8f259ddb3019be4c4c8dd2566.png)]
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14
24
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15
25
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以下が使用している構造です。
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16
26
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@@ -46,7 +56,7 @@
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46
56
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47
57
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model.add(Dropout(0.25))
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48
58
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49
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-
model.add(Flatten())
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59
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+
model.add(Flatten()) !
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50
60
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51
61
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model.add(Dense(512))
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52
62
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1
modelの追記
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -9,3 +9,53 @@
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9
9
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元のデータで実装すると精度が低いままepochを大きくしても同じ制度になってしまいます。
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10
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11
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元のデータで精度を高くするためにはどのようにすれば良いでしょうか。
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+
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+
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+
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+
以下が使用している構造です。
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+
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+
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18
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+
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19
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+
```python
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20
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+
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+
model = Sequential()
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+
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+
if input == None :
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24
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+
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25
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+
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape=self.x_train.shape[1:]))
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26
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+
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27
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+
else :
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28
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+
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29
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+
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same', input_shape=input))
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30
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+
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31
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+
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32
|
+
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33
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+
model.add(Activation('relu'))
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34
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+
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35
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+
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
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36
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+
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37
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+
model.add(Dropout(0.25))
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38
|
+
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39
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+
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same'))
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40
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+
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41
|
+
model.add(Activation('relu'))
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42
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+
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43
|
+
model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
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44
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+
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45
|
+
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
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46
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+
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47
|
+
model.add(Dropout(0.25))
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48
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+
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49
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+
model.add(Flatten())
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50
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+
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51
|
+
model.add(Dense(512))
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52
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+
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53
|
+
model.add(Activation('relu'))
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54
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+
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55
|
+
model.add(Dropout(0.5))
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56
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+
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57
|
+
model.add(Dense(self.nb_classes))
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58
|
+
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59
|
+
model.add(Activation('softmax'))
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60
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+
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61
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+
```
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