質問: CNNの実装初心者です。 現在トレーニング画像220枚(水増しにより水増しにより880枚)で2クラス分類をしています。 画像サイズは100✖️100です。入力時に81にしています。 そこで 1、隠れ層、プーリング層、全結合層の構成 2、学習率、エポック数、バッチサイズなどの調整 に迷っています。 1についてこちらの流れには形式があるのでしょうか?どこのサイトも似ています。 初めは 畳み込み層>プーリング層>畳み込み層>プーリング層>全結合層 で実行していましたが最高でテストスコア81くらいまでしかいかなかったため 現在 畳み込み層>プーリング層>畳み込み層>プーリング層>畳み込み層>畳み込み層>畳み込み層>プーリング層>全結合層>全結合層 でプーリングごとに 81>27>9>3とサイズを小さくしています。 しかし学習には時間がかかり、トレーニングデータは54.54あたりから変わらずテストスコアも60ほどです。何をしたらよいかわかりません。ご教授願いたいです!
回答: 自作で層を構築するのではなく別の画像分類タスクで好成績を残したモデルを使う転移学習という方法を使ってみてはどうでしょうか? 下記のサイトが参考になるかと思います。 kerasでの転移学習 また層を自分でアレンジする場合は、AlexNetやlenetなどのアーキテクチャが参考になるかと思います。