Summary
今日の kaggle/MNIST の結果は 0.99578。前回の 0.99553 より微増した。
やったこと
先週のブログ「今日の kaggle / MNIST は準備だけ - Diary of Masahiro SATO」に書いた通り，次のようなことをした。
- これまで通り，全データを使って普通に学習 (後のアンサンブル学習のため，5 回繰り返す)
- 正答の確率の低い画像データを使って，転移学習をする (後のアンサンブル学習のため，これも 5 回繰り返す)
- 上記のデータを使ってアンサンブル学習をする
結果
結果としては, 通常学習結果を 5 回分, 転移学習結果を 4 回分使ってアンサンブル学習した結果，0.99578 のスコア (上位 7.8%) になった。
通常学習結果を 5 回分，転移学習を 5 回分の結果は 0.99575 で，上記よりも悪い。同様に転移学習結果を 3 回分の場合は 0.99571 であり，わずかではあるが上記より劣ってる。
| 通常学習 | 転移学習 | スコア |
|---|---|---|
| 5 | 3 | 0.99571 |
| 5 | 4 | 0.99578 |
| 5 | 5 | 0.99575 |
今後
新たなアルゴリズムは思いついていないのだが，アンサンブル学習の回数を例えば 5 回から 10 回に増やせば，僅かかもしれないがスコアは改善しそうだ。アルゴリズムが思い付くまでは，アンサンブル学習の回数を増やして，小遣い稼ぎのようにスコアアップしてみよう。
