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tensorflowでmnistを識別したい

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luckyp

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 前提・実現したいこと

機械学習を勉強中の学生です。
CNNを使ってMNISTの0〜9の画像を認識しようとしています。

 該当のソースコード

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
tf_x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name="tf_x")
tf_y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name="tf_y")

def cnn():
    x = tf.reshape(tf_x, [-1, 28, 28, 1], name="x")
    conv1 = tf.layers.conv2d(x, 32, 5, activation=tf.nn.relu)
    conv1 = tf.layers.max_pooling2d(conv1, 2, 2)
    conv2 = tf.layers.conv2d(conv1, 64, 3, activation=tf.nn.relu)
    conv2 = tf.layers.max_pooling2d(conv2, 2, 2)
    fc1 = tf.contrib.layers.flatten(conv2)
    fc1 = tf.layers.dense(fc1, 1024)
    fc1 = tf.layers.dropout(fc1, 0.3)
    out = tf.layers.dense(fc1, 10)
    return out


y = cnn()

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf_y))


lr = 0.25
train_step = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)


correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(tf_y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))


sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    _, acc = sess.run([train_step, accuracy], feed_dict={ tf_x: batch_xs, tf_y: batch_ys})
    print(acc)


acc = sess.run(accuracy, feed_dict={tf_x: mnist.test.images, tf_y: mnist.test.labels})
print(acc)

 問題

このコードを実行して、正解率を確認してみると、0.07〜0.13ぐらいの間を行ったり来たりしています。つまり、全く学習していないという事だと思います。このコードの問題はどこになりますでしょうか。
回答のほど、よろしくお願いします。

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回答 1

checkベストアンサー

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lr高すぎですね。

0.01でも学習しませんか。

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  • 2018/04/25 20:55

    回答ありがとうございます!
    lrを0.01にしたらaccuracyが0.97までいきました。

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