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ニューラルネットで学習が進みません(acc:0.01)

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proglabo

score 2059

ニューラルネットにあるデータ食わせていますが、まったく学習が進みません。
同じネットワーク構成で、MNISTを用いたらうまくいったので、データの作り方が悪いのだと思うのですが、どこにミスがあるか発見できません。

from keras import utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Dropout
from keras.utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import CSVLogger

X_train_dummies_= X_train_dummies_.astype('float32')
X_test_dummies_ = X_test_dummies_.astype('float32')
Y_train = utils.to_categorical(Y_train)
Y_test = utils.to_categorical(Y_test)

model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=462, output_dim=300, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(input_dim=300, output_dim=100, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=5, bias=True, activation='softplus',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="he_normal"))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
epoch_num = 10
history = model.fit(from keras import utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Dropout
from keras.utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import CSVLogger

# X_train_dummies_= X_train_dummies_.astype('float32')
# X_test_dummies_ = X_test_dummies_.astype('float32')
# Y_train = utils.to_categorical(Y_train)
# Y_test = utils.to_categorical(Y_test)

model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=462, output_dim=300, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(input_dim=300, output_dim=100, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=5, bias=True, activation='softplus',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="he_normal"))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
epoch_num = 10
history = model.fit(from keras import utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Dropout
from keras.utils import to_categorical
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import CSVLogger

X_train_dummies_= X_train_dummies_.astype('float32')
X_test_dummies_ = X_test_dummies_.astype('float32')
Y_train = utils.to_categorical(Y_train)
Y_test = utils.to_categorical(Y_test)

model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=462, output_dim=300, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(input_dim=300, output_dim=100, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal"))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=5, bias=True, activation='softplus',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="he_normal"))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
epoch_num = 10
history = model.fit(X_train_dummies_, Y_train,
                    batch_size=1000, epochs=epoch_num,
                    validation_data=(X_test_dummies_,Y_test))

score = model.evaluate(X_test_dummies_,Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1]), Y_train,
                    batch_size=1000, epochs=epoch_num,
                    validation_data=(X_test_dummies_,Y_test))

score = model.evaluate(X_test_dummies_,Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1]), Y_train,
                    batch_size=1000, epochs=epoch_num,
                    validation_data=(X_test_dummies_,Y_test))

score = model.evaluate(X_test_dummies_,Y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])


X_train_dummies_・X_test_dummies_の中身はそれぞれ下記のような感じです

> X_test_dummies_[0]
array([0.        , 1.        , 1.        , 0.        , 0.        ,
    ===========================
       テラテイルの投稿の都合上カットしましたが、0 or 1の値がいっぱい入っています
    ===========================
       0.27403846, 0.27403846, 0.27439612, 0.00112533, 0.00112528,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.        , 0.        ,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.        , 0.        ,
       0.        , 0.        ], dtype=float32)


Y_train・Y_testの中身はそれぞれ下記のような感じです

> Y_test
array([[0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.]], dtype=float32)
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  • m.ts10806

    2019/05/03 16:05

    回答依頼をいただいていて申し訳ないのですが質問についてるタグで何一つ対応可能な項目がありません。
    できれば今後は関連タグのスコアが高い回答者に依頼していただければと思います

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

訓練データの入力側にNoneが入っていました。エラーが出ないので、正常に処理が進んでいるものと思っておりましたが、そうではなかったみたいです

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