前回の考察を基に改善の戦略を立てましたので、それを順次実行していきます。今まで幅と奥行、高さの3つを出力として扱っていましたが、累積誤差を考えて直接体積を出力値として扱うようにします。交差検証により出力されたloss配列の平均が一番低くなるように、optuaを用いたプログラムを作成しました。ソースコードを以下に示します(VGG19_train1.py)。script")しかし、このまま実行してもメモリに負荷がかかってしまい、使用環境によっては実行できないことがあります。これを解決するには、vgg19をflattenしたものを入力値としてcsvに保存して、学習時に全結合のみ読み込み学習させるのが良いでしょう。メモリを節約することができます。画像からVGG19を通し、(25088,1)を取得して保存するソースコードを以下に示します(img2tensor.py)。np.array(Y_post)print(X_post.shape)print(Y_post.shape)optuaを用いたプログラムもcsvを読み込んで学習するよう、チューニングを行いながら修正しました。ソースコードを以下に示します(VGG19_train1_2.py)。vecを用いることが有用であると考えられます。vecの機能を付与しました。これにより、認識させるサイズが制限されるというデメリットがあるため、今後改善していきます。以下にソースコードを示します(VGG_train2.py)。入力時に画像サイズの情報を付与するようにして、アンサンブル学習を行います。»プロフィールアイタックソリューションズ株式会社ものづくりを本気でやっている会社です。Labはてなブログをはじめよう!iTD_GRPさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する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。