やったこと
学習させる層を変更して２通りのファインチューニングを行った。
・使用したモデル
背景が黒色のみの画像、糖度を平均値化したデータを使用して学習を行ったモデル
・ファインチューニングに使用したデータ
背景が緑色と段ボールの画像、糖度を平均値化したデータ
CNNの上位28層と結合後のレイヤーのみ学習
・50エポックまでの学習過程
・評価結果
背景が黒色・緑色のシート・段ボールのデータ計288セットを使用して評価
| MAE | MSE | R2 | |
| 昨年度 | 1.4862 | 1.9660 | -0.7930 |
| 今回 | 2.0658 | 2.5941 | -2.1216 |
MLPの最後の全結合層と結合後のレイヤーのみ学習
・40エポックまでの学習過程
・評価結果
背景が黒色・緑色のシート・段ボールのデータ計288セットを使用して評価
| MAE | MSE | R2 | |
| 昨年度 | 1.4862 | 1.9660 | -0.7930 |
| 今回 | 1.6591 | 2.1330 | -1.1013 |
まとめ
学習させる層を変えた結果、どちらも誤差が大きくなった
今後の課題
どのようにファインチューニングを行っていくか考える