質問: augmentedimagedatastore(inputsize(1:2),imdstrain, ... 'dataaugmentation',imageaugmenter); alexnetでは90%近いaccuracyを出せているので、googlenetではなぜこういった問題が生じているかご存じでしたらご教示頂けますと幸いです。
回答: https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainingoptions.html maxepochやminibatchsizeのほかに、初期学習率や、モーメンタム、l2正則、learnratedropfactorなどがあります。 初期学習率やモーメンタムは変更されましたか? また、学習曲線はどのようになっていますでしょうか?変更可能なパラメータがたくさんあって、迷ってしまいますが、学習曲線があれば、少し見当がつけられるかもしれません。 またalexnetで90%ほどの精度なのであれば、もしかしたら、うまく走っていないのかもしれません。 (実はファイルのなかでカテゴリが混在している、など)それか、カテゴリ間で画像枚数にかたよりがあれば、精度がさがることもあります。 ただ、私の経験では、alexnet, googlenetの精度はそこまで大きく変わらないような気もするのですが、もしかしたらネットワークやそのデフォルトの値で大きく変わるのかもしれません。 また、計算に少し時間はかかりますが、ベイズ的最適化でパラメータを決定するのも良いと思います。googlenetのファイルを関数として、ベイズ的最適化のコードに組み込めば、自動的にパラメータをしぼりこんでくれます。 https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/deep-learning-using-bayesian-optimization.html