2章 p.31-71

画像認識 [自習 ver.1]

前提条件

データのダウンロード

GitHub から Colab にデータをダウンロードする。

モデルを生成する

TensorFlow 2.x を使う。

Data Augmentation を使う

訓練する

モデルの学習過程を可視化する

検証用データでも accuracy は 0.9 を超えているので正しく学習できたことがわかる。 epoch=20で訓練を行ったが、20回付近でacculacy が下がっている。これは overfitting を起こし始めているのか?

epoch数を多くして学習してみる

データの増幅のパターンが少なくて epoch=25 くらいで学習が止まっている。 ImageDataGeneratorがもう少し多様なパターンでデータを増幅するように変更してみる。

ImageDataGenerator のパラメータをいろいろ設定してみる

ImageDataGenerator のパラメータをいろいろ設定すると、少しずつ異なる画像が多く生成されるので overfitting にはなっていない。 ただし、epoch=50 でもaccuracyのグラフがまだ上向きなので学習がまだ終わっていないものと推測される。

Model3 と同様だが学習時の epoch を長く変更してみる。

波はあるがepoch=100で大体うまく学習できたようだ。

Google Drive に学習済みモデルを保存する