「ゼロから作る Deep Learning」で機械学習を学ぶ その08 CNNを深くする
2025-08-16 16:46:44
- Tags:
- Python
- Deep Learning
前回の続き。
ソースは下記
ryotakato/de_zero
前回まででCIFAR-10の正答率がCNNによって60%に達したので、
今度は8章のCNNの層を深くすることでどれくらい変わるのかをチェック。
その結果、下記となった。
どちらもepochは20
MNIST (iteration: 12000回、学習にかかった時間: 4000秒、テスト正答率: 99.6%)
CIFAR-10 (iteration: 10000回、学習にかかった時間: 4649秒、テスト正答率: 73.5%)
層を深くしたことによって、学習にかかる時間が4倍ぐらいに伸びた。
そのおかげで、CIFAR-10は73％までいったわけだけど、
MNISTのほうはほとんど変わらないというか0.2％下がった。
本書でも言及されていたが、MNISTのような単純なやつは層を深くしてもあまり変わらないみたいだ。
うーん、さらに精度をあげるためにはどうしたらいいかな。
とりあえず各フィルターでDeap Learningが画像をどういう認識をしているかを見てみるのがいいかな。
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