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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。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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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kerasによる画像認識で検証データの損失関数を減らしたい

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1回答

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投稿2020/08/05 14:41

編集2022/01/12 10:58

実現したいこと

損失関数を減らす
グラフを安定させる

発生している問題

!(32ed00420297f28e3dbf9168b3310840.png)](766413605ac1c54e954b5d04450babb3.png)説明]
イメージ説明

import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation,Dense,Flatten,Dropout from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt from keras import layers, models def main(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64,64,3)))# レイヤー1 model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(32, (3, 3))) # レイヤー2 model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) # レイヤー3 model.add(Activation('relu')) model.add(Conv2D(64, (3, 3))) # レイヤー4 model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Flatten()) # レイヤー5 model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2)) # レイヤー6 model.add(Activation('softmax')) model.compile( optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator=train_datagen.flow_from_directory( "data/train", target_size=(64,64), batch_size=10) validation_generator=test_datagen.flow_from_directory( "data/vallidation", target_size=(64,64), batch_size=10) model.fit_generator( train_generator, epochs=100, steps_per_epoch=15, validation_data=validation_generator, validation_steps=15 ) accuracy= model.history.history['accuracy'] val_accuracy = model.history.history['val_accuracy'] loss= model.history.history['loss'] val_loss = model.history.history['val_loss'] epochs = range(len(accuracy)) plt.plot(epochs, accuracy, '-o', label='Training acc') plt.plot(epochs, val_accuracy, '-o', label='Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.show() plt.savefig('a') plt.figure() plt.plot(epochs, loss, '-o', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, '-o', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.show() plt.savefig('b') if __name__== "__main__": main()

試したこと

Dropout関数を変更してみた
epochs数を多くしてみた
どのようにすれば損失関数は小さくなるのでしょうか?
教えていただけると幸いです。

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meg_
meg_

2020/08/05 22:18

・コードは「コードの挿入」で記入してください。 ・早期終了してみてはどうでしょうか?
python55
python55

2020/08/06 04:26

すみません、次回からそうしていきたいと思います。 epoch数を減らすということでしょうか?
meg_
meg_

2020/08/06 05:54

今からでも直した方が有識者からの回答が付きやすくなるかと思いますが。インデントのないコードは読む気が起こらない方も多いですよ。 過学習については"EarlyStopping"で調べてみてください。
python55
python55

2020/08/06 11:25

そうですね。ご意見いただきありがとうございます。 今から直したいと思います。

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