昨日のNHKスペシャルを観て,この実験のことを思い出したので久しぶりにやってみた.友人のid:Napier_0426 から写真をもらったり,これまでの写真の切り取り方を変えたり,自分で食べたりして訓練画像データが増えてきたので再実験として良い時期だと思う.前回の実験の様子はこちら:
今回のデータセットは前回と比べると一部のクラスはおよそ2倍の
定食5番 44枚 定食1番 43枚 定食4番 40枚 定食3番 54枚
になった.訓練モデルは前回のものと同じ.今日未明に寝るときに訓練を開始して,朝起きたら5000 Stepsまで終わっていたのでここで打ち切った.
評価用に別に用意してある画像を与えて精度を確認すると,
2016-05-16 08:17:06.235926: precision @ 1 = 0.889
となり,前回の0.700
と比べると向上したように見える.
実験しているうちに,だんだんと苦手そうな画像パターンも見えてきたので,このあたりに対応できる訓練画像を用意していきたい.そして次回からは,新たにクラス定食7番
も加えて分類していこうと思う.
GitHubのプライベートリポジトリが無制限に作れるようになったので,この実験のためのリポジトリを作った.作業が捗る.訓練成果が保存されているckptファイルはサイズが大きいのでGitには含めず,Google Cloud Storage に置いて管理している.いつでもどこでも好きなバージョンのckptファイルをダウンロードして使えるので便利.
引き続き,定食画像を大募集しています!