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学習データ数と認識精度の関係

パドック画像から競走馬の距離適性を推測する学習をしてみたけど性能が全然よくない…!  

ヒィィ (ノ゚ρ゚)ノ

う〜ん、やっぱりデータのサンプル数が少なすぎるのかな・・

ということでchainerのCIFAR-10のサンプルコードを使って学習データ数と認識精度の関係をちょっと調べてみました。

実験条件
  • epoch数: 100
  • 学習データ数: 1000, 3000, 5000, 10000, 50000
結果

f:id:sanshonoki:20170407214433p:plain

やっぱり、機械学習の世界では 数は性能なり なんですね。。