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Keras Modelクラスのfit() と train_on_batch() の結果が異なる

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投稿2019/09/05 07:58

編集2022/01/12 10:55

KerasのModelクラスを使用した下記の2種類のコードがあります。
前者(fit)は学習が進む(training lossが徐々に低下する)のに対し、
後者(train_on_batch)は、学習が進まず、training lossが大きく上下にぶれてしまいます。

下記に記載のコード部分を除く、データのロードやモデルの定義部分はすべて同じコードになっています。

train_x: 学習データ shape = (データ数, 224, 224, 3)
train_y: 教師ラベル shape = (データ数, 1)
BATCH_SIZE: バッチサイズ(16)

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... BATCH_SIZE = 16 EPOCH = 30 model.compile(loss='mse', optimizer='Adam') history = model.fit(train_x, train_y, batch_size=BATCH_SIZE , epochs=EPOCH , verbose=1)

python

... BATCH_SIZE = 16 EPOCH = 30 model.compile(loss='mse', optimizer='Adam') from sklearn.utils import shuffle history = [] for e in range(EPOCH): train_x, train_y = shuffle(train_x, train_y) for it in (range(train_x.shape[0]//BATCH_SIZE): batch_x = train_x[it*BATCH_SIZE: (it+1)*BATCH_SIZE] batch_y = train_y[it*BATCH_SIZE: (it+1)*BATCH_SIZE] train_loss = model.train_on_batch(batch_x, batch_y) history.append(train_loss)

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