FC2カウンター FPGAの部屋 TensorFlow + Kerasを使ってみた19(特徴マップ3個と2個のMNIST用CNNをテスト)

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TensorFlow + Kerasを使ってみた19(特徴マップ3個と2個のMNIST用CNNをテスト)

TensorFlow + Kerasを使ってみた18(特徴マップ5個のMNIST用CNNをVivado HLSで実装)”の続き。

特徴マップ5個のMNIST 用 CNN がうまく行ったようなので、特徴マップ 3 個と 2 個のMNIST 用CNN をKeras で学習させてみることにした。

まずは、Keras でSequentialモデルを作って学習する。以前使用していたCNN から畳み込み層の特徴マップの数を 5 個から 3 個に変更した。他のコードは変えていない。
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Epoch 10 まで学習して val_acc: 0.9854 だった。やはり、特徴マップが多いものよりも精度は少し落ちている。ちなみに特徴マップが 10 個の時は、Epoch 12 で val_acc: 0.9898 、特徴マップが 5 個の時は、Epoch 10 まで学習して val_acc: 0.9864 だった。
学習も特徴マップが 10 個の時や 5 個の時よりも、3 個の時の方がより過学習になっていないようだ。


次に、Keras でSequentialモデルを作って学習する。以前使用していたCNN から畳み込み層の特徴マップの数を 5 個から 2 個に変更した。他のコードは変えていない。
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Epoch 10 の時の精度が 0.9802 であまり上がらない。特徴マップ 2 個を使うという選択肢は厳しいようだ。
  1. 2018年06月14日 05:19 |
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