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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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DNN訓練のepoch数の確定について

oookabe

総合スコア126

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2018/03/31 15:10

皆さん お世話になっております。

Q1: まずDNNの訓練途中TEST可能かどうかに関して教えていただきたいです。

もしDNNの訓練途中でもTEST可能であれば、
自分がDNNのepoch数の選択方法について考えたんですけれども、
例えばepochを実行しながら、TESTデータで検証して、精度の上昇が鈍くなった時点で今のミニパッチに対する訓練を中止し、次のミニパッチ訓練に移すとか。
Q2: このようなやり方は大丈夫でしょうか。

Q3: 原理的に大丈夫であっても、既成のLIB(eg, tensorFlow)を使うのは無理でしょうか。

是非ご教授お願いします。

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oookabe

2018/04/01 05:07

mkgreiさん リンク有難うございます。 さっそく勉強します。
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ベストアンサー

原理的に大丈夫です。テストデータで順伝播と同じことをやるだけなので。
既存フレームワークにも機能はあります。validationとかtest accuracyとか、適当な単語でググれば幾らでも出てくるんじゃないでしょうか。

投稿2018/03/31 15:34

hayataka2049

総合スコア30933

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oookabe

2018/04/01 05:05

ご教授有難うございます。
oookabe

2018/04/01 05:06

メモ: 『既存フレームワークにも機能はあります』
guest

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