画像分類で交差検証による誤分類率導出について
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画像の分類で,以下のコードを使用して,交差検証を行い,誤分類率を出そうとしています。
imds = imageDatastore('crossval_data', ...
'IncludeSubfolders',true, ...
'LabelSource','foldernames');
figure;
perm = randperm(220,22);
for i = 1:20
subplot(4,5,i);
imshow(imds.Files{perm(i)});
end
labelCount = countEachLabel(imds);
img = readimage(imds,1);
size(img)
numTrainFiles = 100;
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,numTrainFiles,'randomize');
%% ダミーのトレーニングインデックスを生成
X = (1:imds.numpartitions)';
y = imds.Labels;
%% 交差検定にCNNの予測ラベル関数のポインタを渡す
cp = cvpartition(y,'k',2); % Stratified cross-validation
mcr = crossval('mcr',X,y,'Predfun',@(xtrain,ytrain,xtest)myCNNPredict(xtrain,ytrain,xtest,imds),'partition',cp);
%% CNNを学習し、予測ラベルを出力する関数
function ypred = myCNNPredict(xtrain,ytrain,xtest,imds)
% 結果が一意になるように乱数シードをデフォルト値に設定
rng('default');
% ダミーの変数ベクトルを受けてimageDatastoreを学習用とテスト用に分割
imdsTrain = imageDatastore(imds.Files(xtrain));
imdsTrain.Labels = ytrain;
imdsValidation = imageDatastore(imds.Files(xtest));
% レイヤーの設定
layers = [
imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same','Name','conv1')
batchNormalizationLayer('Name','BN1')
reluLayer('Name','relu1')
crossChannelNormalizationLayer(5)
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','pool1')
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv2')
batchNormalizationLayer('Name','BN2')
reluLayer('Name','relu2')
crossChannelNormalizationLayer(5)
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','pool2')
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv3')
batchNormalizationLayer('Name','BN3')
reluLayer('Name','relu3')
dropoutLayer('probability',0.5,'Name','drop6')
fullyConnectedLayer(2,'Name','fc')
softmaxLayer('Name','softmax')
classificationLayer('Name','classoutput')];
options = trainingOptions('sgdm', ...
'InitialLearnRate',0.01, ...
'MaxEpochs',5, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Verbose',false);
net2 = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);
ypred = classify(net2,imdsValidation);
save net2
end
最初はうまく誤分類率が出ていたのですが,突然以下のようなエラーが出てしまい,誤分類率が出なくなりました。
関数としてスクリプト crossval を実行しようとしています:
C:\Users\naots\OneDrive\デスクトップ\AI_exp\crossval.m
エラー: crossval (line 20)
mcr = crossval('mcr',X,y,'Predfun',@(xtrain,ytrain,xtest)myCNNPredict(xtrain,ytrain,xtest,imds),'partition',cp);
どこか間違っているとこがあれば,教えていただけると幸いです。
よろしくお願い致します。
2 Comments
Accepted Answer
Kenta
on 30 Aug 2020
こんにちは、コメントのほう、返信いただきありがとうございます。MATLABの関数と、自分で用意したファイルが同じだと、うまく行かない場合が多くあるので、crossval_exp1などと、うまく整理できるようにタイトルを変えると良いと思います。また、変数でもおなじことで、例えばmeanという関数があるので、meanという名前の変数は作成しない方が無難です。参考になれば幸いです。
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