順調に学習はスタートできているという感じです。精度は73.07%でした。CSVファイルに書き出し、Calcで読み込んで全体像を見てみます。苦戦しているのがy:label3(猫)です。どんな画像を間違えているのか、ちょっと見てみましょう。下は何に間違えたか、をまとめました。No.61を犬に間違えるのは修業が足りないということだと思いますが、No.8は猫の雰囲気は分かりますが詳細は良くわからない、No.53は頭を下にしてあくびをしているんでしょうか。これは私でも犬に間違えます。いうか、これって画像データの振り分けを間違えてない?もうちょっと見てみましょう。No.91をカエルに間違えているのは笑えます。No.106は、なぜ船と間違えるのか分かりませんが、何か棒のようなものに乗っているのを勘違いしているのかな。No.78とNo.143は、雰囲気だけで、結構難しそう。いやー、CIFAR-10には、人間にとっても結構識別が難しいものが入っています。動かしっぱなしにしなければならない。うーん、ちょっとそれはねー。Mini_Alexnetを作ったんで試してみたい。考えていたら、良いアイディアがわいて来ました。クラウドのβ版を使ってみようと。高速なはずだし、今なら10時間分は無料なので、やってみることにしました。クラウド版を使ってみる早速、ホームページに行き、メール、パスワード、生年月日を登録すれば、直ぐメールが送られて来ますので、確認を押せば、直ぐ使えます。ここからデータセットアップロードツールをダウンロードします。使い方は、解凍するだけで、特にインストールの必要はなく、そのままダブルクリックで動きます。Dataset」ボタンを押します。CODEが現れますので、これをコピーします。アップローダーツールを起動して、右上の「Paste」ボタンを押すと、ハッシュCODEが設定されます。続いて、右上の「Select」ボタンを押して、アップロードするファイルを選びます。「Select」ボタンを押して選ぶのは、学習ファイルと評価ファイルだけです。学習ファイル(cifar10_training.csv)を選択し、「start」ボタンを押します。後は、学習ファイルに紐づいた画像はまとめて圧縮されて、自動的にアップロードされます。評価ファイルの方も、同様にアップロードします。画面に登録されるのではなく、内部処理を行ってから登録になるようです。学習ファイルの方は、200MB弱(画像ファイル含む)あるので、結構時間がかかり、1時間強くらい待たされました。