限られたCNNモデルと小規模データセットで良好な結果を達成することの難しさ

この投稿は、重大な制約の下で畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をトレーニングする際に、満足のいく結果を達成することの難しさを強調しています。ユーザーは、Conv2D、MaxPooling2D、Flatten、およびDenseレイヤーの単一レイヤーに制限されており、ドロップアウトやデータ拡張などの過学習防止手法の使用が禁止されています。さらに、データセットは非常に小さく、1.7kのトレーニング画像、550の検証画像、および287のテスト画像のみで構成されています。パラメータ調整にもかかわらず、ユーザーが良好な結果を得るのに苦労していることは、課せられた制限が、画像分類の固有の複雑さと、このような小さなデータセットでの過学習のリスクを考えると、タスクを非常に困難にしている可能性があることを示唆しています。投稿は、これらの特定の制約の下でのタスクの実現可能性について妥当な疑問を提起しています。

• •小規模なデータセットと制限的なモデルアーキテクチャは、達成可能な精度を大幅に制限する可能性があります。
• •過学習防止技術は、特に限られたデータで効果的なモデルをトレーニングするために重要です。
• •パラメータの実験だけでは、モデルアーキテクチャとデータサイズの根本的な制限を克服するには不十分な場合があります。