Neural network 이진 분류시 네트워크에 따른 성능 개선

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안녕하세요


tensorflow를 이용해서 NN으로 이진 분류 문제를 풀어 보려고 합니다.

입력데이터는 한 Pixel에 -1,1,0 의 값을 갖는 86X10의 그림입니다.


Full connected layer로 구성 해서 학습 시킬 경우에

(Relu, dropout 적용, Layer 5개)

트레인 셋(45만개)의 정확도는 계속 올라가서 70%까지 상승하나

테스트 셋(15만개)의 정확도가 49% 이상으로 올라가지 않습니다.

학습이 되지 않는다고 봐야될 것 같은데요


이런 경우에 RNN, CNN을 적용 해 보면 테스트 셋의 정확도가 올라갈 수 있을까요?


MNIST 예제의 경우에는 NN으로도 90%정도 정확도가 나오고

CNN으로 하면 정확도가 상승하는데

이런식으로 NN에서 학습이 안되는 경우에도 효과가 있을까요?


아니면 Regularization을 하는게 도움이 될까요?




짧은글 일수록 신중하게.




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