おはようございます。前回展開画像認識正解率83.8％でウキウキしてましたが、
データが少なかったので
今回展開コードを学習用3万データ、評価用1万データを用意
そしてそのTCODEをCNNで学習中ですが、
完全に過学習の罠にハマってました。
これがCNNの設計図（サンプル設計図から拝借してます）
そして学習中のグラフを見るとTRAINING ERRORは少しずつ下がっていいぞって
思ってたらVALIDATION ERRORがどんどん急上昇してTRAINING ERRORとは
離れていってる。これが過学習のグラフです。この場合は途中で止めた方が良いんですが、せっかくなのでそのままにして、評価を実行して、正解率を見ることにします
学習始めて40分後に100世代で終了、VALIDATION ERRORは無残にも上昇のまま
TRAINING ERRORとVALIDATION ERRORのグラフは仲良く並んで欲しかった（；；）
評価ボタンを押すと
正解率62.72%で全然ダメな結果になりました。
過学習しているから当たり前の結果です。
前回の正解率はValidation用のデータが210個だったので、
データが少なくて過学習していたことが分かりました。
正解率を向上させるCNNやTCODEの設計を改善してみよう！
ではまた