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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Keras-RL

Keras-RLは、Kerasを用いてDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを実装したライブラリです。学習する強化学習の環境をOpenAI Gymのインターフェースに準じて作成することが必要です。

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

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ニューラルネットで学習が進みません(acc:0.01)

yamato_user

総合スコア2321

Keras

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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/05/03 06:56

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。

Python

1from keras import utils 2from keras.models import Sequential 3from keras.layers.core import Dense,Dropout 4from keras.utils import to_categorical 5from keras.optimizers import Adam 6from keras.callbacks import CSVLogger 7 8X_train_dummies_= X_train_dummies_.astype('float32') 9X_test_dummies_ = X_test_dummies_.astype('float32') 10Y_train = utils.to_categorical(Y_train) 11Y_test = utils.to_categorical(Y_test) 12 13model = Sequential() 14model.add(Dense(input_dim=462, output_dim=300, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal")) 15model.add(Dropout(0.2)) 16model.add(Dense(input_dim=300, output_dim=100, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal")) 17model.add(Dropout(0.2)) 18model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=5, bias=True, activation='softplus',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="he_normal")) 19model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) 20epoch_num = 10 21history = model.fit(from keras import utils 22from keras.models import Sequential 23from keras.layers.core import Dense,Dropout 24from keras.utils import to_categorical 25from keras.optimizers import Adam 26from keras.callbacks import CSVLogger 27 28# X_train_dummies_= X_train_dummies_.astype('float32') 29# X_test_dummies_ = X_test_dummies_.astype('float32') 30# Y_train = utils.to_categorical(Y_train) 31# Y_test = utils.to_categorical(Y_test) 32 33model = Sequential() 34model.add(Dense(input_dim=462, output_dim=300, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal")) 35model.add(Dropout(0.2)) 36model.add(Dense(input_dim=300, output_dim=100, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal")) 37model.add(Dropout(0.2)) 38model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=5, bias=True, activation='softplus',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="he_normal")) 39model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) 40epoch_num = 10 41history = model.fit(from keras import utils 42from keras.models import Sequential 43from keras.layers.core import Dense,Dropout 44from keras.utils import to_categorical 45from keras.optimizers import Adam 46from keras.callbacks import CSVLogger 47 48X_train_dummies_= X_train_dummies_.astype('float32') 49X_test_dummies_ = X_test_dummies_.astype('float32') 50Y_train = utils.to_categorical(Y_train) 51Y_test = utils.to_categorical(Y_test) 52 53model = Sequential() 54model.add(Dense(input_dim=462, output_dim=300, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal")) 55model.add(Dropout(0.2)) 56model.add(Dense(input_dim=300, output_dim=100, bias=True, activation='relu',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="TruncatedNormal")) 57model.add(Dropout(0.2)) 58model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=5, bias=True, activation='softplus',kernel_initializer="he_uniform",bias_initializer="he_normal")) 59model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) 60epoch_num = 10 61history = model.fit(X_train_dummies_, Y_train, 62 batch_size=1000, epochs=epoch_num, 63 validation_data=(X_test_dummies_,Y_test)) 64 65score = model.evaluate(X_test_dummies_,Y_test, verbose=0) 66print('Test loss:', score[0]) 67print('Test accuracy:', score[1]), Y_train, 68 batch_size=1000, epochs=epoch_num, 69 validation_data=(X_test_dummies_,Y_test)) 70 71score = model.evaluate(X_test_dummies_,Y_test, verbose=0) 72print('Test loss:', score[0]) 73print('Test accuracy:', score[1]), Y_train, 74 batch_size=1000, epochs=epoch_num, 75 validation_data=(X_test_dummies_,Y_test)) 76 77score = model.evaluate(X_test_dummies_,Y_test, verbose=0) 78print('Test loss:', score[0]) 79print('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

Python

1> X_test_dummies_[0] 2array([0. , 1. , 1. , 0. , 0. , 3    =========================== 4 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 5    =========================== 6 0.27403846, 0.27403846, 0.27439612, 0.00112533, 0.00112528, 7 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 8 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 9 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

Python

1> Y_test 2array([[0., 1., 0., 0., 0.], 3 [0., 1., 0., 0., 0.], 4 [0., 1., 0., 0., 0.], 5 ..., 6 [0., 0., 0., 0., 1.], 7 [0., 1., 0., 0., 0.], 8 [0., 0., 1., 0., 0.]], dtype=float32)

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m.ts10806

2019/05/03 07:05

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
guest

回答1

0

自己解決

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

投稿2019/05/03 12:49

yamato_user

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