ml5.jsのガワをせっかく作ったので試しに簡易識別器作る(リアルきのこたけのこ識別と東方キャラ識別)

せっかく前回識別器を作るページ用意したので、自分で試しに識別器を作ってみる。

ただやってみただけなので深い考察なし.

 

二クラス版
https://urusulambda.github.io/products/custom-classifier/index.html

多クラス版
https://urusulambda.github.io/products/custom-classifier/multiple-ver.html

2クラスと多クラスを試したかったので、

の2つを用意。

kinotake-custom

toho-classifier.JPG

きのこたけのこはそれぞれ二百枚くらい適当にスクレイピングして、持ってきました。

そこそこ精度いい.ただ、きのこは種類が多すぎるため、完全に学習できたとは言い難い。

こちらは特にパラメータの変更は必要なかった.

 

一方で東方キャラクタの方は簡単にはうまくいかない.
数が多すぎると色々難しいので16キャラクタに制限してお試し.

訓練画像の枚数を増やすとChromeが動かなくなるので、ほどほどの訓練画像枚数に留める。
一クラスあたり50枚くらい.スクレイピングした画像見たけど、それぞれ結構違うので、不安しかない…

4つのクラスで試したときはデフォルトのhiddenUnits:100だと足りないので、
300に変更して、epoch数を20から100ぐらいに変更.
そうしたらそこそこの精度にはなった.

オプションは、上記のhiddenUnitsとepoch以外にも学習率等もあるけど、上記二つを変えれば精度はよくなる.

ただ両方とも大きくするほど時間がかかるようになるので安易に大きくはできない.

何度か大きくしすぎてChromeがクラッシュもしている…

16キャラクタしか覚えさせられなかったけど、これでもそこそこ大変.ちゃんとWebじゃなくてGPUでしっかりとした学習を回したほうがいいです.

 

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