お世話になります
機械(深層)学習 超初心者です
こちらのサイトのpix2pixのコードを
(無作為に 集めたイラスト画像の 学習を試みたところ
数エポック後に D logloss と G logloss が それぞれ一定に なってしまったので)
数値を変えて (Colab上で) 実行中です
以下 途中からの出力結果です
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7633 - G tot: 6.8954 - G L1: 0.6266 - G logloss: 0.6294
Epoch 31/180, Time: 200.99450063705444
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7603 - G tot: 6.8181 - G L1: 0.6171 - G logloss: 0.6473
Epoch 32/180, Time: 200.79291415214539
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7580 - G tot: 6.7807 - G L1: 0.6119 - G logloss: 0.6619
Epoch 33/180, Time: 200.87350392341614
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7551 - G tot: 6.6729 - G L1: 0.5991 - G logloss: 0.6818
Epoch 34/180, Time: 200.60674738883972
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7445 - G tot: 6.5915 - G L1: 0.5922 - G logloss: 0.6692
Epoch 35/180, Time: 200.41968870162964
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7431 - G tot: 6.5863 - G L1: 0.5885 - G logloss: 0.7012
Epoch 36/180, Time: 200.09507131576538
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7468 - G tot: 6.5437 - G L1: 0.5828 - G logloss: 0.7156
Epoch 37/180, Time: 200.42359519004822
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7385 - G tot: 6.5412 - G L1: 0.5835 - G logloss: 0.7062
Epoch 38/180, Time: 200.62738251686096
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7254 - G tot: 6.4251 - G L1: 0.5709 - G logloss: 0.7162
Epoch 39/180, Time: 200.82626819610596
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7417 - G tot: 6.3428 - G L1: 0.5615 - G logloss: 0.7279
Epoch 40/180, Time: 200.57073044776917
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7305 - G tot: 6.4459 - G L1: 0.5715 - G logloss: 0.7311
Epoch 41/180, Time: 200.6992690563202
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7293 - G tot: 6.2017 - G L1: 0.5472 - G logloss: 0.7299
Epoch 42/180, Time: 200.49965977668762
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7266 - G tot: 6.3782 - G L1: 0.5633 - G logloss: 0.7449
Epoch 43/180, Time: 200.52365827560425
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7146 - G tot: 6.2768 - G L1: 0.5524 - G logloss: 0.7526
Epoch 44/180, Time: 200.32023119926453
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7148 - G tot: 6.2152 - G L1: 0.5444 - G logloss: 0.7709
Epoch 45/180, Time: 200.79222965240479
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7141 - G tot: 6.1604 - G L1: 0.5394 - G logloss: 0.7659
Epoch 46/180, Time: 200.7552511692047
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7107 - G tot: 6.1789 - G L1: 0.5408 - G logloss: 0.7709
Epoch 47/180, Time: 200.77876567840576
1975/1975 [==============================] - 200s 101ms/step - D logloss: 0.7039 - G tot: 6.1207 - G L1: 0.5339 - G logloss: 0.7818
Epoch 48/180, Time: 200.60933804512024
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7008 - G tot: 6.1088 - G L1: 0.5329 - G logloss: 0.7800
Epoch 49/180, Time: 200.5249800682068
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.7071 - G tot: 6.0362 - G L1: 0.5243 - G logloss: 0.7930
Epoch 50/180, Time: 200.48646688461304
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.6978 - G tot: 6.0065 - G L1: 0.5202 - G logloss: 0.8041
Epoch 51/180, Time: 200.51794505119324
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.6977 - G tot: 6.0450 - G L1: 0.5244 - G logloss: 0.8010
Epoch 52/180, Time: 202.29511642456055
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.6952 - G tot: 6.0804 - G L1: 0.5258 - G logloss: 0.8229
Epoch 53/180, Time: 200.9009850025177
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.6987 - G tot: 6.0776 - G L1: 0.5253 - G logloss: 0.8251
Epoch 54/180, Time: 200.5104055404663
1975/1975 [==============================] - 199s 101ms/step - D logloss: 0.6931 - G tot: 5.9714 - G L1: 0.5136 - G logloss: 0.8355
Epoch 55/180, Time: 200.24306225776672
40エポックあたりから D logloss と G logloss の値が 逆転しています
この場合 このまま 学習を続けていいのでしょうか?
また、出力される数値の どれに注目すれば よいのでしょうか?
それぞれの項目は どのような 意味合いを持っているのでしょうか?
よろしく お願い致します
追記
数学の知識が 乏しいため ソースを 完全には 把握できませんが
機械(深層)学習に 興味を持って コードをいじりながら 学んでいきたいと思っております
自分なりに調べましたところ
logloss というのは 予測値から 正解ラベルに近いほど小さいという事が わかりました
G loglossは 生成画像と オリジナル画像が 近いほど良いので 小さな値の方が 良さそうで、
D loglossは 生成画像と オリジナル画像を 入力しているみたいですが
こちらも 最小化されるのが 望ましいのでしょうか?
追記2:
今のところ、adamの値を 変えながら 実行しておりますが
他に 実行結果を 改善するには どのような手法が ありますでしょうか?
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