필터 지우기
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GoogleNetの​accuracyを改​善する方法につきまし​て

조회 수: 10 (최근 30일)
ssk
ssk 2019년 2월 20일
댓글: ssk 2019년 2월 20일
プログラミング初心者です。
以下のリンクをもとにgooglenetでDICOM ファイルのclassificationを行いました
以下のコードを削除したり、optionでmaxepochの数やmini-batch sizeを調整しているのですが、なかなかaccuracyは上がらず55%です。
pixelRange = [-30 30];
scaleRange = [0.9 1.1];
imageAugmenter = imageDataAugmenter( ...
'RandXReflection',true, ...
'RandXTranslation',pixelRange, ...
'RandYTranslation',pixelRange, ...
'RandXScale',scaleRange, ...
'RandYScale',scaleRange);
augimdsTrain = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2),imdsTrain, ...
'DataAugmentation',imageAugmenter);
alexnetでは90%近いaccuracyを出せているので、googlenetではなぜこういった問題が生じているかご存じでしたらご教示頂けますと幸いです。

채택된 답변

Kenta
Kenta 2019년 2월 20일
maxepochやminibatchsizeのほかに、初期学習率や、モーメンタム、L2正則、learnratedropfactorなどがあります。
初期学習率やモーメンタムは変更されましたか?
また、学習曲線はどのようになっていますでしょうか?変更可能なパラメータがたくさんあって、迷ってしまいますが、学習曲線があれば、少し見当がつけられるかもしれません。
またalexnetで90%ほどの精度なのであれば、もしかしたら、うまく走っていないのかもしれません。
(実はファイルのなかでカテゴリが混在している、など)それか、カテゴリ間で画像枚数にかたよりがあれば、精度がさがることもあります。
ただ、私の経験では、alexnet, googlenetの精度はそこまで大きく変わらないような気もするのですが、もしかしたらネットワークやそのデフォルトの値で大きく変わるのかもしれません。
また、計算に少し時間はかかりますが、ベイズ的最適化でパラメータを決定するのも良いと思います。googlenetのファイルを関数として、ベイズ的最適化のコードに組み込めば、自動的にパラメータをしぼりこんでくれます。
https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/deep-learning-using-bayesian-optimization.html
  댓글 수: 9
Kenta
Kenta 2019년 2월 20일
そうですか...報告ありがとうございます。
alexnetでうまくいったのなら、そちらに絞ってみてはどうでしょう。いろんな意味での、そのデータに対するネットワークの向き不向きもあると思いますので。
ssk
ssk 2019년 2월 20일
はい! ご丁寧にありがとうございました!

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