2章 p.78-82

モデルを少し変更したバージョンを試す。

基本的に、 dl_book15_ch02_01b.ipynb と同じ方針で、モデルだけを別のニューラルネットワークを使ってみる。

[自分へのメモ] 今後のために訓練用と検証用に分割したcsvファイルをGoogle Drive上に保存しておく。

少し変更したモデルを生成する

訓練する

もともとoverfitting気味であったところに、モデルを複雑にしてしまったので、さらにoverfitting してしまうと予想されるが、ここでは 本と同じように、ほとんど何も設定しない Data Augmentation を使ってみる。

元本の p.82 の図よりはまともに学習できたようだ。

[自習] epoch 数を多くして学習してみる

訓練用のaccuracyは1.0 に近いが、検証用のaccuracyは0.9を下回っていてあまり高くない。したがって、overfittingが起きていると予想される。 ImageGeneratorで生成されるデータのパターンを増やしてみる。

ImageDataGenerator のパラメータをいろいろ設定してみる

Model3 と同様だが学習時の epoch を長く変更してみる。

訓練の accuracy も検証の accuracy もどちらも 0.95 以上を超えているので、うまく学習できたと考えられる。

Google Drive に学習済みモデルを保存する

既に /content/drive に Google Drive がマウントされているはずなので、コピーする。もし、マウントしていなければマウント操作を行うこと。