深層学習の歩み1

深層学習を始めました。

 

今の目標は、顕微鏡画像の写る楕円のような形状の長軸短軸長さを自動的に測定する深層を作製すること。これをあと2.5ヶ月以内に完成させたい。

 

よくわからない状態でいろいろ本に書いてあるCNNを使った深層構造で、顕微鏡画像のデータを学習させてみたけれど、過学習となり、まったくダメ。分類の問題は本に例題がたくさん載っていて、なんとなくできそうな気がするんだけど、回帰の問題の例題があまりなく深層構造をどのように作ればいいかいまいちわからない。

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validation accuracyはまったく上がらず

初心者の自分にとっては難しすぎる問題に取り組んでいるようなので、まずはもう少し簡単な画像を使うことにする。

 

シンプルな学習データを生成して、回帰問題を解いてみて、解けなければ分類の問題にまで戻って勉強していこうと思う。

 

「黒い背景に白い円が描写されている画像」にその円の直径がラベルされている学習データを生成することにした。

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生成した画像データの一部

明日はこの画像とラベルから回帰の深層学習をやってみようと思う。

 

いろいろ調べてみるとCNNはRGBの3チャンネル入力にしか対応していないみたいなので、RGBで生成するように明日修正しようと思う。はやく深層につっこみたい。