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?