Q&A
これだけでは何とも
データとコード（せめてコード）がないとバグか学習できていないのかなど分からないです。
python keras を用いて,3DCNNを実装しています.
やりたいことは,動画の自動分類です.
扱うデータは,グレースケールの動画を扱っています.
現在,モデルを構築して,学習させて,パラメータの変更を繰り返しやっている段階です.
しかし,ここでloss,accが全く変化しない問題に当たっています.
現在は,epoch数を2にしています.以下に例を載せていますが,epoch数を増やしても全くloss,acc共に改善する気配が見られません.
全く同じ値になります.(若干だけ数値が違うこともある.)
現在,データ数は1890で 学習用:検証用:テスト用=8:1:1 の割合でやっています.
keras
1Epoch 1/2 2189/189 [==============================] - 498s 3s/step - loss: 10.8485 - acc: 0.3267 - val_loss: 10.4211 - val_acc: 0.3535 3Epoch 2/2 4189/189 [==============================] - 255s 1s/step - loss: 10.8485 - acc: 0.3267 - val_loss: 10.4096 - val_acc: 0.3542
原因としては,
・データセットが原因（データ数が少ないetc）
・epoch数を増やすと改善する？（epoch5まで試して見ましたが改善しない）
などは考えていますがacc,loss値が全く同じ値になることが気になります.
(=まったく学習できていない？,コードのミス?)
何か改善案,経験談 などでわかるかたは,回答宜しくお願いします.
<環境>
python keras
google colab
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