Neural Network Consoleで画像を判別させる(4)学習の実行と検証
2018.02.22
学習の実行
ここまでやれば準備はOKです。右側のタブにある「Training」の下の「▶」ボタンを押して、学習を実行してください。まだプロジェクトを保存していない場合は、保存を促すダイアログがでるので、どこかに保存してください。
グラフが表示されましたか?ここまでの設定でミスがあると、ここでエラーに悩まされます。メッセージを読み、手順を見直し、なんとか解決してください。
私のところでよく発生したのが「Batch size is larger than dataset “Training”」です。これは、学習データ/検証データが少な過ぎる場合に出るエラーで、ファイルを増やすか、または「CONFIG」から「Batch Size」をファイル数より小さな値に変更することで解決できます。
うまくいくと、上記のような画面が表示されます。この結果が良いのか悪いのかはいまいちよくわかりませんが、何かの学習は行えたようです。
学習結果の検証
さて、次に本当に正しく学習が行えたのかの検証です。今度は右端の「Evaluation」の下の「▶」ボタンを押してみましょう。この学習結果を検証データに適用した場合の結果が表示されます。
今回のデータセットでは、黒猫が1、ペルシャ猫が4、シャム猫が5になります。結果は期待通り。正しく判定出来ているようです!
ということで、無事画像の判定を行わせることに成功しました。
次回はおまけの「学習結果はどう使う?」です。