月: 2023年12月

進捗一覧

・DCONの提出稿作成
・CNNとMLPを学習させずに実験(続き)
・桃の中心部を切り抜いたデータを追加（データ拡張）

DCONの提出稿作成

無事、DCONに投稿した論文の採録が決まりました。
提出稿を提出したので、返信内容に沿って修正を行っていきます。

CNNとMLPを学習させずに実験(続き)

前回の実験の続きで、CNNとMLPをフリーズさせて実験を行いました。結合後のレイヤー構成を変更して8種類の実験を行いました。

Concatenateレイヤーへの入力はCNN・MLPそれぞれ直列で(None, 16)と(None, 64)、並列で(None, 1, 16)と(None, 1, 64)です。

・評価結果

2層追加・入力(None, 16)・直列	1.9498	2.5166	0.1149
2層追加・入力(None, 64)・直列	1.8823	2.5146	0.1162
4層追加・入力(None, 16)・直列	1.9001	2.5120	0.1181
4層追加・入力(None, 64)・直列	2.0052	2.7688	-0.0715
2層追加・入力(None, 16)・並列	2.1273	2.6837	-0.0063
2層追加・入力(None, 64)・並列	2.1300	2.6811	-0.0046
4層追加・入力(None, 16)・並列	2.1316	2.6798	-0.0037
4層追加・入力(None, 64)・並列	2.1288	2.6822	-0.0055

全体的に評価結果は変わりませんでした。

・学習過程（例：4層追加・入力(None,64)）

直列

4層追加・入力(None, 64)・直列

2.0052

2.7688

-0.0715

並列

4層追加・入力(None, 64)・並列

2.1288

2.6822

-0.0055

結合後のレイヤーを4層分追加して学習過程グラフを比較した結果、並列に関して学習がうまく進んでいないことがわかりました。

桃の中心部を切り抜いたデータを追加(データ拡張)

拡張データに桃の中心部を切り抜いたデータを追加して学習を行いました。その他の条件やモデル構成は今までと同じです(2020-2023年度のデータ、モデル構成はオリジナルと同じ)。

・画像例

・評価結果

mae	rmse	R^2
1.8497	2.4153	0.1847

結果としては、今までとほとんど変わりませんでした。
今後は、拡張データに追加するだけではなく、中央部のみに着目したデータのみを元にしたデータセットを用いて実験を行います。

今後の課題

・ヒストグラムの比較(準備と実験)
・桃の中心部を切り抜いたデータ（noneを置き換える)
・レジュメの準備
・修論の章立て(一通り完成)