今日はまたニューラルネットワークでの画像認識で隠れ層を増やすとどうなるかを追究した。先週まで２５６個の隠れ層を試したので、今日からは５１２個で試した。隠れ層が増えたため、２２５枚を学習させるのにはかなり時間がかかっていて、一つのepochが２分ほどであった。４０分程度はかかった。
１５０枚で５１２個の隠れ層、２２５枚でと試した。１５０枚はなかなかいい結果となったが、２２５枚のほうは１２８個の隠れ層の時のほうがいい学習ができていた。５１２個にすると１２８個に続いて２番目によい学習成果となった。１２８がよく、２５６個もよいと考察をしやすいが、２５６が最低で５１２がよかったので、なぜこうなるのかわかりづらい。今後３００枚や７５枚の時などもっと調べていきたい。また、隠れ層を減らすことにも挑戦したい。
図が見づらかったので、それらの整理も今日行った。枚数ごとに結果を比較し計算し終えたものを載せていたが、それだとデータ数が多いと見づらくなるので、そのまま数値をコピーしてまとめた表とした。これにより無駄なところを見る必要がなくなった。
