CodersのLesson1の結果をまとめてみた。題材はKaggleの犬・猫分類。Kaggle以前やったVGG16のFine-tuningによる犬猫認識(2017/1/8)と同じタスク。前回は1000画像の小セットだけでFine-tuneしたが、今回は25000画像の全データを使ってFine-tuneしてKaggleに投稿するところまで通しで試した。backend)でしか動作しない。APIだけで書くでやってみた。最終的にバリデーション精度は98.4%だった。テスト精度は残念ながらわからない。Kaggleではテストセットに正解ラベルが付いてないし、投稿してもLogLossしか表示されないから。Notebookには全部載せてあるが一部の実行結果だけ載せておこう。上の数字は猫である確率なので0に近いほど犬で1に近いほど猫に分類されたことを意味している。Kaggleにsubmitしてみた結果がこちら。スコア(LogLoss)0.1程度だと460位くらいなので全然ダメ。まあVGG16をそのまま使っただけなのでこんなものか。今後、改良して順位がどう上がるか見ていこうと思う。Notebookの内容をコピペしてブログに貼ろうと思ったんだけ止めた。そのまま見た方がわかりやすいしね。今後はしばらくこのスタイルで行くかも。(2017/1/8)のつづき。»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。)はてなブログをはじめよう!aidiaryさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。