PiCar-V Self-driving tensorflow＋keras編 進捗報告
やっと学習が始まりました。
悪戦苦闘すること2週間、やっと学習が始まりました。
長かった。
やっと動き始めました。
まずは素直に喜びたいと思います。
昨日まで学習時のAccuracyがゼロのままだったこと、学習開始からLossがほとんど変わらなかった原因が判りました。
僕は良く判らずにモデルを作ったり、いじったりしていたので、今回のお題（画像を分析して速度とステアリング角度を計算する）に合わないモデルを作っていたようです。
今回のお題には、回帰用のモデルを作らないといけないのに、分類用のモデルを作っていたようです。
これを回帰用のモデルにすることで学習が始まり、epoch数の進み具合に応じてLossが改善されるようになりました。
変更後のモデルはコレです。
参考にした情報は以下
まずは、学習できるようになったのですが、残っている関門が2つ。
一つは、学習の収束状況が良くないこと。
Chainerでの学習に比べてLossの低減の仕方が緩やかで改善が必要です。
この画面キャプチャは開始直後のLossの値を示しています。
これはepoch数が500程度まで進んだ時のLossの値を示しています。
epoch数が20の時からの低減の状況が芳しくないことが判ります。
これは下記の記事を参考にして何とかChainerでの結果と同じようなところまでは持っていこうと思います。
二つ目は、今回、デバッグや学習できないという問題を簡単にするため、ステアリング角度だけを対象にコードを作ってきました。
これを速度とステアリング角度の同時学習に切り替えないといけません。
これはネット情報を探して、また試行錯誤の繰り返しです。
本日は仕事が入っているので、明日以降開始予定です。
まあ一歩前進です。
でも2週間はちょっと長かったし、原因が、えっコレ？というものでしたが。
ハマっているときはそういうもんですね。
では、また。
