今回も, 認識性能を改善するために, 前々回[1]記した1)のオンライン手書きデータの画像化/正規化を検討してみた.これまでの学習/評価で使用してきた手書きデータは, オンライン手書き文字認識の前処理を施したデータから28×28dotの画像を生成したものであっ…

今回は, TensorFlowのちょっとしたエラーの話である.TensorFlow r0.8で漢字認識[1]を試していると, 下記のように学習途中でトレーニングデータの認識性能が急に0になるような症状が時折発生した.学習ログ：--- Start Learning --- # Learning data num = 649…

今回は, 認識性能を改善するために, 前回[1]記した改善案2)のCNN構造について考えてみる.これまで試してきたモデルは, Deep MNIST for Experts[2]をベースにしており, 以下のような構造をとっていた. これまでの認識手法なら, エラーしたサンプルの処理過程(…

今回は, 前回[1]の漢字認識において, エラーしたデータを確認してみることに.前回の認識率: ---------- Total Accuracy ---------- 1位 : 88.31 % ( 10387 / 11762 ) 2位 : 94.68 % ( 11136 / 11762 ) 3位 : 96.58 % ( 11360 / 11762 ) 4位 : 97.39 % ( 1145…

今回は, 前回[1]の認識対象をひらがな73文字から漢字(JIS第一水準)2965文字に広げて試してみた.認識対象の文字種が約3,000字かつ学習データが約50,000サンプルということで, 私の環境(*1)ではメモリ不足でエラーとなった. *1:ホストマシン： CPU：Intel Core…

今回は, 前回[1]のひらがなデータを使って, Deep MNIST for Experts[2]で紹介されてるCNN(Convolutional Neural Network)を試してみた. [モデル構造] 1.畳み込み層 2.プーリング層 3.畳み込み層 4.プーリング層 5.全結合層 6.Softmax Regression層[学習] 対…