1. データセット構築について

datasets_code フォルダに保存されている以下の3つのコードを 順に実行 していきます。

1. 国別に収集された元データを地域別に整理
   split.py
2. それを機械学習用に訓練データとテストデータに分割
   set_all.py
3. 最終的に出来上がったデータセットの内容を確認
   check.py

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2. 学習・分析モデルの適用について

learn_code フォルダに保存されている以下のコードを 順に実行 します。

1. パラメーター調整
   learn_code/Patch_size.py を実行し、適切なパラメータを実験に適用
2. 学習率と画像サイズの調整
   learn_code/hyperparameter_tuning.py を learn_code/run_experiments.sh で実行
3. 最初の実験
   learn_code/densenet.py を適用して実験
4. 重み付き学習の実験
   最初の実験から変更を加え、learn_code/densenet_balanced.py を使用
5. 1,2で出した適切なパラメーターを元に、学習モデルに適用し、高精度な結果を追求 learn_code/densenet.pyとlearn_code/densenet_balanced.py の各パラメーター入力欄に1,2で出された適切なパラメーターの値を元に、それぞれ、調整を行い、高精度な結果になるように実験を行った。