回答編集履歴
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@@ -24,7 +24,7 @@
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-
テスト:
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+
テスト:(修正後:StratifiedKFoldのランダムシードを固定しました)
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28
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29
29
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30
30
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@@ -60,9 +60,9 @@
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60
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61
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数字を最初に学習させてからルールベースで偶奇性を判定すると、
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62
62
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63
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-
数字:99.
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63
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+
数字:99.094%±0.060
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64
64
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65
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-
偶奇:99.5
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65
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+
偶奇:99.539%±0.049
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66
66
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67
67
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の精度です。
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68
68
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@@ -84,7 +84,7 @@
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84
84
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85
85
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にすると、
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86
86
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87
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-
偶奇:99.4
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87
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+
偶奇:99.419%±0.110
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88
88
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89
89
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となります。
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90
90
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@@ -96,8 +96,10 @@
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96
96
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97
97
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ちなみに、出力を2つ設けて、数字と偶奇性を同時に学習させると、
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98
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99
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-
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99
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+
数字:99.145%±0.031
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100
100
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101
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+
偶奇:99.582%±0.024
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102
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+
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101
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-
(ルールベース:99.5
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103
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+
(ルールベース:99.539%±0.049)
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102
104
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103
105
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になります。
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@@ -87,3 +87,17 @@
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偶奇:99.468%±0.041
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88
88
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89
89
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となります。
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+
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+
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+
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+
---
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+
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+
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+
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+
ちなみに、出力を2つ設けて、数字と偶奇性を同時に学習させると、
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98
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+
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99
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+
偶奇:99.555%±0.034
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100
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+
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101
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+
(ルールベース:99.548%±0.045)
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102
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+
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103
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+
になります。
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@@ -17,3 +17,73 @@
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つまり3を5と間違えてもいいけど、3を2と間違えるのはまずいということです。
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+
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+
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+
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+
---
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+
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+
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+
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+
テスト:
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+
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+
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+
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+
```
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+
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+
Input
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+
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+
-> Conv2D(32, 3, relu)
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+
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+
-> Conv2D(64, 3, relu)
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38
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+
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39
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+
-> MaxPooling2D(2)
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+
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+
-> Dropout(0.25)
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+
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+
-> Flatten
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+
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+
-> Dense(128, relu)
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+
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+
-> Dropout(0.5)
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+
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+
-> Dense(10, softmax)
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+
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+
```
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+
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+
のような単純なネットワークがベースです。
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+
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+
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+
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+
MNISTのTrain(60000個)をStratifiedFold(10)でわけて、Test(10000個)でスコアを出しています。
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+
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+
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+
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+
数字を最初に学習させてからルールベースで偶奇性を判定すると、
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+
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+
数字:99.105%±0.059
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+
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+
偶奇:99.548%±0.045
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+
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+
の精度です。
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+
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+
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+
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+
これに対して、偶奇性を一発で学習させることにして、最後のところを
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+
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+
`-> Dense(10, softmax)`
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+
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75
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+
から
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+
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+
```
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+
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+
-> Dense(10, relu)
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+
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+
-> Dense(2, softmax)
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+
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83
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+
```
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+
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85
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+
にすると、
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+
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+
偶奇:99.468%±0.041
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+
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+
となります。
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@@ -3,3 +3,17 @@
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自明ではないので、やってみるのが一番だと思います。
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+
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+
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+
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+
一気にやると、学習が難しくなります。
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+
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+
そのかわりに、外し方を少し緩和してくれるかもしれません。
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+
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+
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+
つまり3を5と間違えてもいいけど、3を2と間違えるのはまずいということです。
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