MNISTやCIFAR-10でモデル評価時に間違った画像を確認する方法

間違った画像を確認してみよう

以前からモデル評価時に間違った画像を確認してみたいと思っていたため、今回改めて実装してみました。

間違った画像を確認する方法を紹介しているサイトが見つからなかったので、実装に結構苦労しました。

(単純に筆者のスキルが無いだけですが・・・)

 

興味がある方は、ぜひ試してみてください。

MNISTで間違った画像を確認する方法

間違った画像を保存するフォルダを作成し、以下のソースを貼り付けるだけで、間違った評価をした画像を確認できるようになります。

 

MNISTソースコードの紹介

以下、ソースコードです。

そのままでも動くと思います。

 

MNISTの結果確認

どんな画像を間違えたか確認してみました。

なんの数字だか分かりますでしょうか?

正解は4です。

学習モデルは6と認識したようです。

 

その他に間違えた画像は以下のような画像がありました。

人間がみても4なのか9なのか、0なのか6なのか判断が難しいものがありますね。

 

こうやって間違った画像を確認してみると、学習モデルの精度が100%の認識率でないと使えないと思われがちになりますが、そもそも人間の目で確認しても正解が分からないような画像もあるので、100%の認識率でないからダメと見切りをつけるのは早計な気がしますね。

 

CIFAR-10でも試してみよう

続いてCIFAR-10 datesetでも試してみましょう。

こちらはConvolutional Neural Networkで構築した学習モデルで間違った画像を表示してみます。

なのでMNISTで紹介したソースコードとは若干異なります。

間違った画像を抽出するソースコードも多少異なります。

また、折角なので学習モデル図も作成するようにしています。

 

CIFAR-10用のソースコードは以下を参考にしてください。

こちらも、そのままで動くはずです。

 

CIFAR-10の結果確認

それでは間違った画像を確認してみましょう。

今回はepoch=10なので、大した学習精度が出せていない状態での結果確認となります。

間違った画像の一部を紹介すると、

catをfrogと間違えたようです。

airplaneをshipと間違えたようです。

なるほどなるほど。

その他に間違えた画像の一例を載せておきます。

 

それではまた。

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