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yoloにおける学習精度の違いについて

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HY
HY on 28 Jul 2020
Commented: Kenta on 29 Jul 2020
MATLABにある,yolo v2深層学習を用いたオブジェクトの検出(https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/object-detection-using-yolo-v2.html?s_tid=srchtitle)のdoT rainingをtrueにして、全く同じオプションで学習させました。結果、学習に3分かかり、認識精度は0.89952になりました。 しかし、ドキュメンテーションには、学習に7分かかり、認識精度は0.91277になっています。 学習時間は、スペックによって変わってくるのはわかりますが、認識精度が変わってしまう理由がわかりません。 自分の場合、精度が落ちているわけですが、もしこれが複数の物体かつ多数の学習データの場合、もっと認識精度が落ちてしまう可能性があると言うことでしょうか。 宜しくお願い致します。

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Kenta
Kenta on 28 Jul 2020
重みの初期値など多くのランダムな要素を含むので同じコードでも精度が変わることはあります。
また、対象が多数になったりと、タスクが複雑になればその分精度も下がることになります。

  3 Comments

HY
HY on 29 Jul 2020
ご回答ありがとうございます。
なるほど、完全に勉強不足でした。
毎回、学習するたびに精度が変化する理由がわかりました。
大変ありがとうございました。
HY
HY on 29 Jul 2020
すみません、なぜかコメントの採用ボタン押すとエラーが発生してしまいます。
後ほど、もう一度試してみます。よろしくお願いいたします。
Kenta
Kenta on 29 Jul 2020
はい、お役にたてたようでよかったです!

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