画像解析の結果について

DeepLearningToolboxを使用しています。

下記より使用コード

digitDatasetPath = fullfile('C:\Users\2111105\Desktop\gazou1-7');
imds = imageDatastore(digitDatasetPath,...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

figure;
perm=randperm(1010,50);
for i=1:50
    subplot(5,10,i);
    imshow(imds.Files{perm(i)});
end

labelCount=countEachLabel(imds);
jpg=readimage(imds,1);
size(jpg)


numTrainFiles = 7;
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds, numTrainFiles, ...
    'randomize');

layers = [
    imageInputLayer([150 900 3])
    convolution2dLayer(3,8, 'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,8, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(101)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions ('sgdm','InitialLearnRate',0.01,...
    'MaxEpochs',20,'Shuffle','every-epoch','ValidationData',imdsValidation, ...
    'ValidationFrequency',1,'Verbose',false,'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

YPred = classify(net,imdsValidation);
YValidation = imdsValidation.Labels;
accuracy = sum(YPred == YValidation)/numel(YValidation);

文字の筆跡を画像データとして読み込ませていた場合

このプログラムから得られる結果は筆跡を識別していることになるでしょうか？

Answer 1

[Naoya]

こちらは、 trainNetwork のリファレンスとなり、例題が幾つか提供されています。

1つめの例題 「イメージ分類についてのネットワークの学習」が雛形となりますが、こちらの例題を既に参照されていると思います。

スクリプトを確認する限りでは、Deep Learning Toolbox による学習フローを再現されているのではと思います。