鳶尾花預測

智慧化企業整合F i n a l P r o j e c t

1 0 8 0 3 4 5 4 4 楊雨澄

目錄

01. 5 W 1 H

02. 資料前處理

03. 模型架構

05. 結果 &討論

04.06. 結論 &未來

04. 改善過程及訓練

01.5W 1H

04.

• W h a t：提供遇到無法確認東西的人可能物種的方法

• W h o：對動物植物有興趣的人

• W h y：解決無法用肉眼及大致外觀特徵辨認的問題

• W h e r e：任何地點

• W h e n：遇到不確定的物種時

• H o w：利用分類器判別物種！

5W1H

• 透過建立C N N模型，利用四種特徵來辨識該花朵種類，並計算準確率

• D a t a s e t使用： I r i s

• 該資料及有1 5 0筆花朵資料，包含三種品種，每一筆資料皆有四種特徵

目標

Topic

流程

訓練m o d e l建立m o d e l資料前處理 測試m o d e l

02.資料前處理

Data-preprocessing

Data-preprocessing

Data-preprocessing

分割資料為測試集和訓練集

把三個種類的資料編號為0 , 1 , 2

03.模型架構

Model Structure

CNN parameter ValueNumber of convolution layers 3

Activation function ReluLoss function Categorical_crossentropy

Optimizer adamClassification function of the output layer Softmax

04.改善過程及訓練

Model Improvement

T e s t A c c u r a c y : 6 6 . 6 7 %

T e s t A c c u r a c y : 7 7 . 7 8 %

增加M o d e l卷積層數

Model Improvement

T e s t A c c u r a c y : 7 7 . 7 8 %

更改A c t i v a t i o n F u n c t i o n R e l u

T e s t A c c u r a c y : 9 3 . 3 3 %

Model Improvement

減少卷積層U n i t s 1 0 - > 5 , 1 5 - > 6

T e s t A c c u r a c y : 9 3 . 3 3 %

T e s t A c c u r a c y : 9 5 . 5 6 %

Model Improvement

更改優化器 A d a g r a d A d a m

T e s t A c c u r a c y : 9 5 . 5 6 %

T e s t A c c u r a c y : 9 7 . 7 8 %

Improve Steps

Steps Accuracy原始model 66.67%

原始model +層數 66.67% -> 77.78%（↑11.11）

改Activation 77.78% -> 93.33%（↑15.55）

改Units 93.33% -> 95.56%（↑2.23）

改Optimizer 95.56% -> 97.78%（↑2.22）

Model Training

E p o c h s = 1 0 0b a t c h = 1T r a i n i n g T i m e = 1 1 . 5 7 3 s e c

05.結果&討論

Result

T e s t A c c u r a c y : 9 7 . 7 8 %

Testing Result

( 6 . 1 , 3 . 1 , 5 . 1 , 1 . 1 ) ( 2 . 2 , 3 . 2 , 3 . 1 , 5 . 2 )

V e r s i c o l o r V i r g i n i c a

06.結論＆未來

Conclusion & Future Work

C o n c l u s i o n

從這個研究可以得知，用特徵資料來判斷

並且建立深度學習模型為一個可行的方式。但

是其資料集較為稀少，可能造成其準確率較無

法提升。

F u t u r e W o r k

未來研究方向希望增加資料集複雜度。

另外透過圖像預測 , 並搭配相關特徵，來做

混合預測。

T h a n k y o u f o r y o u r a t t e n t i o n

投影片編號 1投影片編號 2投影片編號 3投影片編號 4投影片編號 5投影片編號 6投影片編號 7投影片編號 8投影片編號 9投影片編號 10投影片編號 11投影片編號 12投影片編號 13投影片編號 14投影片編號 15投影片編號 16投影片編號 17投影片編號 18投影片編號 19投影片編號 20投影片編號 21投影片編號 22投影片編號 23投影片編號 24投影片編號 25投影片編號 26投影片編號 27