CNNのモデル設計にはAddという部品があり、複数の枝分かれをしたネットワークをまとめる部品です。前回が2個のネットワークを統合しましたのでAdd2を使いました。
今回は3個のネットワークを統合してみましたAddNを使います。
３X3 、７X7 、11X11とConvサイズを変えて、Dropuoutの比率もチューニングして
世代は200世代、バッチサイズ2048、学習画像45000,評価画像15000で行いました。学習時間CPUのみで7時間弱
学習曲線で80世代で頭打ちでもうこれ以上学習は伸びません。限界みたい
正解率は66.75%少し良くなりましたがベストの66.8%には届かず、
モデル設計はいったん休んで、学習画像の設計をまた行います。含水率と何かあるかな？誰も見向きもしないようなファクターないかな？