あれから2週間CNNでカーネルサンダースで色々やった結果、精度が上がらないので
やっぱり普通のCNNに戻しました。回り道も近道になるから(;;)
そして、Pythonを使わずに確率を出す方法も分かりました。
↑CNNは5X5から3X3へとカーネルShapeを小さくして設計
↓この図はヴィクトリアマイルの展開図をTCODEに変換
青がソングライン 赤がソダシ 緑はその他の馬
大きい青ドットはソングラインの前走展開偏差値
小さい青ドットはソングラインの前2走展開偏差値
赤も緑も同様です。
今までの展開図とは違うTCODE仕様です。
画像サイズは32X32
C#BitmapフォーマットSystem.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb
bmpのプロパティでビット深さ24ビットにしないとsony CNNで読みこんでくれないから注意が必要ですよ
この画像を10万個ぐらい作ってCNNで学習、150世代 バッチサイズ1024
学習曲線はこれ
まだ向上する余地がありそうですが、ここで評価すると
精度が66.68%でした。
このモデルを使って、確率を出す作業を行います
Sony nccでPythonを使わずに確率を計算する方法
1）データセットのタブの「アクション」を選択してメニューから追加を選択
2）Testと名前を変更して、Testのエリアを選択する
3）タブ中央上の「データセットを開く」を選択してさらにタブ中央2段目「データセットを開く」をクリック
4）あらかじめ用意しておいたCSVファイルを選択してTestのデータとする
5）コンフィグタブを選択
6）左側の「Executor」を選択
7）中央部のデータセットをValidationからTestに書き換える
8）学習タブを選択
9）右側上段の評価（実行）をクリック 評価がはじまる
10)project名.files/年月日_時間/のフォルダ内のoutput_result.csvファイルに確率を含めたデータが格納される