Всем привет и это третья часть из цикла статьей по проекту NeyroGamer.
Кто не видел первые части ссылки тут - первая и вторая части.
В этой статье:
- Мои ошибки, расскажу как НЕ надо
- Почему не работает?
- Методы исправления
После нововведений, о которых я рассказывал во второй статье я запустил серьёзный тест. Под словом серьёзный, я подразумеваю оставить обучаться модель на несколько часов. Однако после некоторого времени модель перестала обучаться, топчась на месте в результативности. Я начал искать ошибки в коде - и вот, что я там обнаружил:
- Ошибки в мутации. Коэффициенты нейронных сетей должны принимать значения от -1 до 1, у меня мутация была от 0 до 1.
- Ошибки в начислении очков за сокращение отклонения от центра дороги. Отклонение было от 0 до 1. А очки считаются по формуле - Очки = очки + (скорость - отклонение)+1. Отклонение в данной формуле должно быть = 0 в центре и 1 на краю дороги. У меня была обратная картина.
- Я добавил ещё один выход в нейронную сеть. Теперь за рулевое управление отвечает 2 выхода (руль влево-вправо). Возможно это не так критично, но я считаю что так правильнее.
После исправление этих досадных ошибок я запустил модель обучаться вновь. Модель начала обучаться правильнее и быстрее. Однако до сих пор, есть какие-то проблемы, так как после какого-то времени, модель будто упирается в потолок.
Самая большая проблема как оказалось - обнаружение красного цвета, ведь в кадре могут появляться красные объекты не являющиеся "врагами". На показанном выше кадре нейронная сеть будет видеть "вражеские" машинки, хотя их нет! Это происходит из-за того, что мы не можем пока отличить машинку от красной полосы или иного объекта. Есть идея по доработке, хотя получиться она или нет - ещё предстоит узнать. Можно попробовать анализировать количество красного цвета, ведь в полоске его намного меньше чем в машинке. Сейчас я всё ещё пытаюсь исправить эту досадную ошибку.
Как обычно ссылка на репозиторий для всех, кому интересен проект - https://github.com/StepanovPlaton/NeyroGamer