공기정화식물 식별 Keras 머신 러닝 결과 처리 분석

Fresh/Wilt 헉습 코드나 공기정화식물 종류를 식별하는 airpurifclasify.ipynb 코드 자체는 동일하며 단지 데이터만 다를 뿐이다. 현재 5 종류별로 각 5개의 이미지를 사용하는 머신 러닝에서 20% 의 validation 비율을 사용하게 되면 각 종류 별로 1개의 이미지를 validation 에 사용하게 된다. 그 인실률이 80% 라 함은 5종류별 각 1개의 이미지 검증 과정에서 5개중 2개가 탈락했다는 의미이다. 2개의 탈락은 라벨값 예측이 완전히 틀렸을 수도 있으며 또 다른 가능성은 on hot code 에 대응하는 확률계산이 제대로 이루어지지 못했을 가능성도 배제할 수 없다.

머신 러닝 validation 후 softmax에 의한 확률계산결과를 출력해보면 3개는 깔끔하게 계산되었고 나머지 2개는 확률 계산 결과가 다소 미흡한 편이며 그 중 하나는 틀린 결과로 판명 났으리라 보인다. 문제 해결을 위해서는 현재의 간단한 뉴럴 네트워크에서 CNN 레이어를 추가하여 바꾸어 볼 필요가 있어 보인다.