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Evaluación del modelo

Importante: antes de evaluar el modelo es necesario intalar matplotlib

> pip3 install matplotlib

Visualización del modelo a evaluar:

Para saber si nuestro modelo ya entrenado está aprendió correctamente es necesario evaluarlo.

Para la evaluación tenemos 2 sets de datos distintos, con imagenes que el modelo nunca vio antes.

• validacion: Son imagenes tomadas en las mismas capturas que se usaron para obtener las imagenes de entrenamiento.
• test: Son imagenes tomadas en otra captura que no es la que se usó para entrenar el modelo.

Para elegir entre un set u otro se configura el flag FLAGS.eval_dataset

Para correr la evaluación es tan simple como:

> python reconobook_eval.py

Para evaluar, el sistema restaura el último modelo guardado en la carpeta /checkpoints.

Para obtener una medida de lo que aprendió el modelo nos interesa saber el porcentaje de imagenes que son true positive, es decir, conocer el porcentaje de las imagenes que el modelo clasificó bien.

La predicción del modelo corresponde a la neurona de mayor activación a la salida de la capa Full Conected 2 (FC2).
Se puede ser más flexible y considerar que la predicción es correcta si está entre las K neuronas de mayor activación. Para esto se puede configurar el flag FLAGS.top_k_prediction

FLAGS.top_k_prediction = 1
validacion) test)

FLAGS.top_k_prediction = 2
validacion) test)

FLAGS.top_k_prediction = 3
validacion) test)

Vemos que cuanto mayor es K, el criterio de lo que es correcto es más flexible. De todos modos el modelo lo está haciendo no muy bien. Habrá que hacer algunos ajustes para mejorarlo y que aprenda mejor.

Ademas podemos configurar la cantidad de imagenes que se van a evaluar desde el flag FLAGS.eval_num_examples. Idealmente lo mejor es evalular el 100% del dataset.

Si queremos podemos visualizar las imagenes una por una con la activación de las neuronas, para eso podemos poner en True el flag FLAGS.eval_unique. Si está en True entonces ademas podemos elegir de donde tomar las imagenes para evaluar, si del dataset, o si las levanta de la carpeta /manual_test_img, para eso existe el flag FLAGS.eval_unique_from_dataset

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UPDATE 11/03/2017: Se realizan algunos ajustes para poder visualizar la evolución de la precisión de nuestro modelo durante el entrenamiento. Luego de guardarse cada checkpoint, se va a levantar el modelo y a evaluar con X imagenes de los 3 sets de datos. Los resultados se arrojarán por consola y ademas se pueden visualizar desde el tensorboard para el /summary_eval.

Adicionalmente realizamos algunos cambios en el modelo en relación a la cantidad de batch, el tamaño de los batch, y la regularización de nuestros parametros de las capas convolucionales que pasaron de 0 a 0.004 (weight_decay - wd, para entender más ver este link)

Podemos visualizar como lo va haciendo nuestro modelo online durante el entrenamiento:

Como vemos el limite de precición que parece poder alcanzar es de 86% de predicciones correctas (top_k = 1), lo que es aceptable, aunque se puede mejorar.

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