[keras] モデルデータの精度が悪い原因が、訓練データの作り方にあるかどうか知りたい。

Question

削除

削除しました。

Answer 1

もう1つの方に書きかけましたが、こちらに。

「訓練データの作成方法が正しいか」を判断するには、訓練データそのものを見るしかありません。
ライオン、犬、猫ということですが、訓練データに右を向いたライオンばかり、検証データには左を向いたライオンばかりと言うことになれば、当然、訓練データの正解率は上がるが、検証データの正解率は下がり、過学習しているのでは？と疑うことになるでしょう。極端な場合ですけどね。

また、前の質問にあるネットワークを見ると、層が薄すぎるように思います。特徴の抽出層が2層しかありません。私のところで実験していたときは、4層でようやく分類できるかな、というところでした。もっとも、私のところでは2分類だったので、3分類だと異なるだろうし、分類するものも異なるので、あなたのところでも4層で納得できる結果が得られるだろうとはいえません。これは、トライエラーを繰り返すしかありません。
トライエラーを繰り返す時間がないなら、他の人が作ったネットワークを利用することになります。

何で削除するかなぁ？
こっちの質問と関連あり。