Tom Mitchell 著の本「Introduction to Machine Learning」でプロジェクトのアイデアを読みました。このプロジェクトは、顔の方向 (左、右、下、まっすぐ) を決定することに関するものです。私は独自に開発したニューラル ネットワークを使用していますが、これは動作します (XOR、放物線関数でテスト済み)。私が得た最良のケースは 43% 正解で、かなり低いです。
プロジェクトの説明は次のとおりです。
画像 32 x 30、グレースケール (トレーニング例には 13 人 x 32 画像、テストには 4 人 x 32 画像を使用します)。
ニューラル ネットワーク: 3 層 - 入力、非表示、出力
32×30入力ユニット
シグモイドを伝達関数として使用する 3 つの隠れユニット
伝達関数として線形を使用する 1 つの出力ユニット。
OUT: 0.2 = 左。0.4 = ダウン; 0.6 = 右; 0.8ストレート
学習率 = モメンタム = 0.3
重みとバイアスはランダムな小さな値に設定されます。
25,000 回の反復の後、まだ 40% しか正しくありません。本では、彼らはなんとか 90% の精度を達成しました!
何か案は？