Chainer: 中間層のユニット数は非常に少なくてもOK

として動かしていた。

中間層の２層のノード数を自由に変更できるようになったので、まず次のようにしてみた。

Chainer$ python train_mnist1.py -g 0 -u 300 30
GPU: 0
# number: 60000
# units: [300, 30]
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20

epoch       main/loss   validation/main/loss  main/accuracy  validation/main/accuracy  elapsed_time
1           0.307806    0.150247              0.913467       0.954                     2.44043
2           0.123374    0.112284              0.963534       0.9662                    4.77677
3           0.0812434   0.0797795             0.975833       0.9758                    7.09853
・・・・・・・・・・・・・・・      中　　略      ・・・・・・・・・・・・・・・
18          0.00678134  0.0989654             0.997766       0.9799                    42.7799
19          0.00394047  0.107429              0.998866       0.9782                    45.2334
20          0.00806017  0.0969633             0.997466       0.9803                    47.6298
Chainer$

かなり中間層を小さくしたのだが、テスト精度は98%あり、精度は落ちていない。
つまり、中間層を小さくしても影響は少ないようだ。

ということで、どんどん減らしてみよう。
中間層の第２層を出力層と同じ１０まで下げてみた。
分類数と同じだが、どうなるだろうか？

Chainer$ python train_mnist1.py -g 0 -u 50 10
GPU: 0
# number: 60000
# units: [50, 10]
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20

epoch       main/loss   validation/main/loss  main/accuracy  validation/main/accuracy  elapsed_time
1           0.583669    0.312933              0.828284       0.9087                    2.45214
2           0.26503     0.23423               0.925767       0.931                     4.88362
3           0.202712    0.191492              0.942717       0.9448                    7.3304
・・・・・・・・・・・・・・・      中　　略      ・・・・・・・・・・・・・・・
18          0.0472231   0.132507              0.985798       0.9636                    42.9347
19          0.0456997   0.120474              0.986715       0.9653                    45.3106
20          0.0433583   0.123629              0.986148       0.9672                    47.6485
Chainer$

かなり中間層を絞ったのだが、まだ９６％の正解率である。
ということで、思いっきり絞ってみた。

Chainer$ python train_mnist1.py -g 0 -u 40 2
GPU: 0
# number: 60000
# units: [40, 2]
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20

epoch       main/loss   validation/main/loss  main/accuracy  validation/main/accuracy  elapsed_time
1           1.66372     1.36298               0.392867       0.5006                    2.45188
2           1.20082     1.08511               0.562367       0.6294                    4.81112
3           0.997415    0.951765              0.65775        0.6989                    7.13735

18          0.3529      0.502587              0.915784       0.8996                    42.5103
19          0.341643    0.48146               0.918735       0.9035                    44.8852
20          0.329597    0.491561              0.920851       0.9042                    47.2294
Chainer$

という訳で、中間層のユニット数をどんどん減らし、第２層のユニット数を２まで減らしても正解率90%を維持しているのは脅威だ。

といっても、手書き数字の読み取りでの場合なのだ。
少々手書き数字には飽きてきたので、別のデータセットなども考えてみることにする。