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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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Kerasにおいて、学習序盤のみval_lossがlossよりも小さくなる

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投稿2019/04/06 06:29

Kerasにおけるlossとval_lossの変化について質問です。

下のURLではMNISTに対し、簡単なネットワークで学習を行って、グラフでloss・val_lossを可視化しています。
Keras で MNIST データの学習を試してみよう
lossとval_lossの変化

このグラフの挙動について疑問に思うところがあります。
通常val_lossより学習に使ったlossの方が小さくなるように思えるのですが、学習序盤に限っては、むしろval_lossの方が小さいです。
DropOut層などがあれば検証時の方が精度が高いのはわかるのですが、そうでないネットワークでもval_lossの方が小さくなっている理由がわかりません。

自分でいろいろなネットワークを試したりもしたのですが、やはり序盤のepochのみ、val_lossとlossの逆転が見られます。(accとval_accも逆転しています)

理由がわかる方、ご教授願います。

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