勉強がてらトミーさんのブログを見ながら画像分類を試しました。
最適化関数とファインチューニングで一番精度のいいのを探しました。
分類する画像は秋元真夏、白石麻衣、西野七瀬、生田絵梨花、の画像です。
まずは名前の勉強から。顔と名前が一致するようにする。
ソース
https://github.com/miyamotok0105/imagenet_nogizaka
秋元真夏
白石麻衣
西野七瀬
生田絵梨花
データセットを取ってくる
https://www.dropbox.com/sh/3i3r68f63nzis9k/AAAeAI1W3FeyXWZWGe2PcRTQa?dl=0
参考：http://toxweblog.toxbe.com/2016/10/01/chainer-%E3%83%A1%E3%83%A2%EF%BC%88%E3%81%9D%E3%81%AE%EF%BC%93%EF%BC%89%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E4%B9%83%E6%9C%A8%E5%9D%82%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%E3%81%AE%E9%A1%94/
コーディングについて
これまでの分類のコードを使ってサクッと学習して推定。
chainerのexampleに推定処理を追加する「imagenet編」
http://qiita.com/miyamotok0105/items/d7cbf32667d831153cd2
chainerのexampleをcaffeモデルでファインチューニング「imagenet編」
http://qiita.com/miyamotok0105/private/5e31dc2d960dba71f85c
学習結果
参考までにグラフを添付。
normal or alexnet fine tunning
normal or alexnet fine tunning 平均画像引いたバージョン
normal or alexnet fine tunning：SGD
normal or alexnet fine tunning：MomentumSGD
normal or alexnet fine tunning：AdaGrad
normal or alexnet fine tunning：RMSprop
最適化アルゴリズム
validation accuracyで８割程うまくいってるアルゴリズムが何個かあります。
精度が出ない場合
今回は8割の精度が出ているが、全く精度が出ない場合もある。
例えば顔の感情分類は試してみていただけるとわかるのですが、精度が出にくいです。
普通に学習してもダメなのでLBPで画像を加工してから学習すると5割を超えたという報告。
色々やっても５割の精度なんです。
http://qiita.com/miyamotok0105/private/8d348996b38c9fe5c9f9
実際やってみた結果
学習する画像をエッジ検出後データに変更したが全然良くない
参考
cnn
http://toxweblog.toxbe.com/2016/10/01/chainer-%E3%83%A1%E3%83%A2%EF%BC%88%E3%81%9D%E3%81%AE%EF%BC%93%EF%BC%89%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E4%B9%83%E6%9C%A8%E5%9D%82%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%E3%81%AE%E9%A1%94/
fine-tuning
http://toxweblog.toxbe.com/2016/12/22/chainer%E3%81%A7fine-tuning/
http://seiya-kumada.blogspot.jp/2016/02/chainer.html
network
http://www.topbots.com/a-brief-history-of-neural-network-architectures/?utm_medium=article&utm_source=facebook&utm_campaign=history-nn-architecture&utm_content=groups