NNC Windows版で混同行列が表示されない件について

[shigel...@gmail.com]

NNC Windows版を使って画像解析を勉強している学生です。

 image_recognition.ILSVRC2012.residual や  image_recognition.CIFAR100.resnet.res を使って解析にかけ、評価までできているにもかかわらず、混同行列が表示されないため accuracy などが確認できません。

Windows版のときと同じデータセットを使ってクラウド版で解析してみたところ、クラウド版は混同行列を見ることができました。

今後はWindows版を使っていきたいので、対策があれば教えていただきたいです。

[小林由幸]

現状Windows版では、評価データに全てのクラスのデータが含まれていない条件ではConfusion Matrixを表示することができません。
正しくConfusion Matrixを表示するために、以下をご確認いただければと思います。

• データセットにおける変数yが0から始まる連続したIndexで与えられていること
  • 例えば20クラス分類であれば、0～19の値になっていること
• 評価データに全てのクラスのデータが含まれていること
  • 20クラス分類の場合yの列に0～19の値全てが含まれていること
• ネットワークの出力クラス数が正しく設定されていること
  • 最後のAffineの出力ニューロン数がデフォルトの1,000クラスや100クラスから、実際に分類を行うクラス数（20クラス分類の場合20）に変更されていること

（以下は今回のケースでは該当しないかと思われますが、念のため記載しています）

• 2値もしくは多値分類問題であること
  • Confusion Matrixはその役割上2値もしくは多値分類問題でのみ表示することができ、回帰、画像生成などその他の問題では表示することはできません
• 評価タブにおける評価結果として、評価対象の変数と、評価対象の変数に「'」がついた名前の変数が出力されていること
  • 例えば変数yの評価を行うのであればy'が出力されていること
  • 自分で設計したネットワークをExecutorのネットワークに指定している場合、最後のレイヤー名をy'にして変数y'が出力されるようにする必要があります
• 2値分類の場合は評価結果の変数が1次元の確率、あるいは2次元の確率あるいはスコアであること
  • 例えばy'が1次元の確率か、2次元の確率あるいはスコアであること
• 多値分類の場合は評価結果の変数がクラス数と同一であること
  • 例えば20クラス分類である場合はy'も20次元（y'__0～y'__19）であること

2021年6月25日金曜日 11:35:29 UTC+9 shigel...@gmail.com: