前提・実現したいこと
当方機械学習初心者です。
ニューラルネットワークを使って画像分析をしたいのですが、モデルのトレーニングの際に精度が上がらないという問題に遭遇しております。
25x25pxの画像があり、それぞれのピクセルにおけるRGB値(よって特性の合計は25253=1875)がX_train
の列に格納されており、それに対応する画像の分類番号(1~30のどれか)がy_train
に格納されている状態です。
X_train.shape => (1000, 1875) y_train.shape => (1000,)
なにか根本的に間違いを犯しているのでしょうか?
発生している問題・エラーメッセージ
精度が上がらない
該当のソースコード
Python
1import numpy as np 2import pandas as pd 3import tensorflow as tf 4 5#データをロードする 6X_train = np.loadtxt(base_dir + "tr_ft.csv", delimiter=",")[: , 1:] 7X_test = np.loadtxt(base_dir + "tst_ft.csv", delimiter=",")[: , 1:] 8y_train = np.loadtxt(base_dir + "tr_lbl.csv", dtype=np.uint8, delimiter=",", skiprows=1)[: , -1] 9 10#モデルを作る 11model = tf.keras.models.Sequential([ 12 tf.keras.layers.Dense(3,activation=tf.nn.relu), 13 tf.keras.layers.Dense(31,activation=tf.nn.softmax) 14]) 15 16model.compile(optimizer="adam", 17 loss="sparse_categorical_crossentropy", 18 metrics=["accuracy"]) 19 20#モデルにフィットする 21model.fit(X_train, y_train, epochs=10000)
フィットした結果
試したこと
主にこのサイトを参考にしてます
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