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この記事は最終更新から 2010日 が経過しています。

1. プログラム変更仕様

MNISTで提供されるテスト画像だけでなく、自作の手書き文字画像を自動認識 させてみたい。

シンプル構成初期版に追加する機能は以下の通り。
(1)学習機能の仕様追加: 1EPOCH完了ごとに学習済みパラメーターをファイル出力する。
(2)テスト機能の仕様追加: 学習済みパラメーターファイルと単一画像を入力としたテスト機能を新規作成する。

2. 識別結果

意地悪なテスト画像を作ったつもりはないが、結構はずれている… 考察はまた後日にしよう。

No.	自作画像	識別結果	出力層出力値
1		OK
2		OK
3		OK
4		OK
5		OK
6		OK
7		OK
8		OK
9		NOK
10		OK
11		OK
12		OK
13		NOK
14		NOK
15		NOK
16		OK
17		OK
18		NOK
19		NOK
20		NOK

3. プログラムのソースコード

exec_1test.m

function result = exec_1test( gprmMatFile, testImgFile )

  % パラメーターファイルをロード
  load(gprmMatFile);

  % 画像データをロード
  img = single(imread(testImgFile)) / 255;

  % 画像データが2バンド以上の場合
  if numel(size(img)) > 3
    % グレースケール画像を作成
    img = mean(img,3);
  end

  % 順伝播
  nn = NNET_propagation_forward( gprm.nn, img );

  % 判定結果を出力
  result.out         = nn.layer{numel(nn.layer)}.out;
  [~, result.maxIdx] = max(result.out);

  % 棒グラフ表示
  bar([0:9], result.out);
  xlim([-0.5 9.5]);
  ylim([0 1]);
end

シンプル構成初版のプログラムソースコードはこちら。
(4) シンプル構成の初版は正解率91%