DIGITSで一般画像認識させた

 

 

Cifar10の画像を10クラスに分類するようにGoogLeNetを学習させました。

うまく認識してくれているようです。

 

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こちらは学習の正答率と誤差関数Lossの推移

trainってついてるのが学習時の変化だろうけどvalはvalidationで使ったテスト画像認識時の成績かね

ちなみにGeforce GTX 960では256x256の画像をGoogLeNetに学習させると

cifar10のデータセットを使って3-4時間かかりました。

100クラス分類だと寝てる間回して朝起きてたらできてる感じでしたが

100クラス分類は昨日やったらディレクトリパスの指定を間違って一個上の階層指定してしまってうまくいかなかったので今日また寝る前に仕掛けておきます。

もう一枚グラボほしい 980か980ti買おうかな・・

性能10倍のpascalアーキテクチャグラボは今年のいつ出るのかちょっと調べましょう

しかし出ても日本ですぐ買えるとは限らないしなぁ


 

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今回は2014年に発表されたGoogLeNetというモデルで学習させたんだけど

構造が複雑なのでこの論文とかスライドを読むといいかも

日々勉強です