MRI - 16 - Eerste leerresultaten

Het duurt even voordat de data de juiste vorm heeft om gebruikt te worden. Ergens in Keras worden 4 dimensies verwacht terwijl er maar 3 zijn gegeven.

'Wrong number of dimensions: expected 4, got 3 with shape (1, 96, 96)

Vaak gaat het om de verschillende kleuren in verschillende kanalen. Maar eens proberen om er 1 toe te voegen. Ik vind dit statement:

ModImaX = np.expand_dims(ModImaX, axis=1)

En ja! Het werkt! Nu kijken naar de resultaten. Met 1 epoch valt het best wel tegen. Het is toch tijd om even wat tv te gaan kijken dus ik zet in op 100 epochs. De 'loss' duikt van 23.8 naar 5.94. Lijkt een goede verbetering. De evaluatie score gaat naar 10.58. Ik weet niet precies wat dat bij Keras inhoud. Bij een classificatie netwerk kan je de juist gescoorde tegen de fout gescoorde berekenen. Bij een regressie score zoals hier zal je iets moeten met de gemiddelde kwardratische afwijking of zo-iets. Nog eens even uitzoeken. De afbeeldingen zijn soms aardig maar ook soms nog erg slecht. Morgen eens kijken of we daar verbetering in kunnen krijgen.

 Na 500 epochs lijkt het resultaat alweer beter hoewel er ook nog grote fouten in blijven. De 'loss' is van 5.94 naar 4.74 gedaald. Lijkt niet zo spectaculair maar de daling wordt steeds moeilijker bereikbaar. De evaluatiescore daalt van 10.58 naar 5.76. Deze score wordt berekend bij evaluatie van de 'test-data'. Dat lijkt een enorme verbetering. Ik denk dat in ieder geval zoveel mogelijk extra data aangeboden moet gaan worden. Wordt weer een uurtje 'clicken'.