マルチラベル実装のissueをまとめる
from マルチラベル実装のPoCを作る
マルチラベル実装のissue候補をまとめる
gen_data
x マルチラベル生成データ数を5000に増やす
x ESC-50を必要なラベルに絞る
x データが正しくマルチラベルになっていた
x ラベル不均衡を操作する
model
x マルチラベル音響イベント検出モデルの検討
x マルチラベル用の損失関数は正しい?
eval
x 訓練データとテストデータを分ける
! 評価は正しい? > ?
http://en.wikipedia.org/wiki/F-score
評価方法が適切か
マルチラベルモデルの評価方法をサーベイで確認したい > []
後回し
gen_data
! 音同士の因果を考えた組み合わせを定義する
model
! モデルの再検討
いい感じのモデルを探す
ex: Federated Learning for IoMT-Enhanced Human Activity Recognition with Hybrid LSTM-GRU Networks
イベント検出用にモデルを変更する
今やっているのは音響シーン分類
いつ何が起こったかを把握したい
シーン分類の秒数を区切りすぎても難しそうだし,素直にイベント検出に組み替えた方が良いのでは
train
! エポック数は増やした方が良い?
eval
! 与えたデータに対して実際にどのラベルを提示したのか見たい
どう間違えたかを見たい
! 複数データでの精度比較を自動化
shスクリプトを書く
精度について
2025/7/1
https://docs.google.com/document/d/1WG_htFpJhL0JsiNNYWHWtyxy6-qoLeVMn6uwI41aqtc/edit?usp=sharing
Macro F1: http://zenn.dev/hellorusk/articles/46734584386c49057e1b
モデル変更で大分改善された