SqueezeNetにおける性別推定モデルにおいて、学習時にランダムイレージングを使用して効果を計測しました。ランダムイレージングは、ランダムに一部の領域を塗りつぶすことで、汎化性能を上げる手法です。
使用前
使用後
ランダムイレージングを使用すると、accuracy for trainingが下がり、accuracy for validationが上がります。ただ、使用前、使用後でaccuracy for validationに大差はないため、このモデルではあまり効果がないようです。
YoloKerasFaceDetection
使用前
使用後
ランダムイレージングを使用すると、accuracy for trainingが下がり、accuracy for validationが上がります。ただ、使用前、使用後でaccuracy for validationに大差はないため、このモデルではあまり効果がないようです。
YoloKerasFaceDetection
