競馬展開予測を畳み込み(CNN)のモデル設計でAddNを使う
CNNのモデル設計にはAddという部品があり、複数の枝分かれをしたネットワークをまとめる部品です。前回が2個のネットワークを統合しましたのでAdd2を使いました。今回は3個のネットワークを統合してみましたAddNを使います。3X3 、7X7 、11X11とConvサイズを変えて、Dropuoutの比率もチューニングして世代は200世代、バッチサイズ2048、学習画像45000,評価画像15000で行いました。学習時間CPUのみで7時間弱学習曲線で80世代で頭打ちでもうこれ以上学習は伸びません。限界みたい正解率は66.75%少し良くなりましたがベストの66.8%には届かず、モデル設計はいったん休んで、学習画像の設計をまた行います。含水率と何かあるかな?誰も見向きもしないようなファクターないかな?