前提・実現したいこと
東大松尾研のDL4USで学習をしています。
Section1-1でKerasを用いてmnistのデータを
MLPで学習させる項目があります。
学習自体は進行するのですが、その正答率が
非常に低く出てしまいます。(下記の通り)
これはこの程度のaccuracyが通常なのでしょうか。
もしくは、用いているKeras、PythonのVersionによるものなのでしょうか。
該当のソースコード
Python
1from tensorflow.keras.datasets import mnist 2 3(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 4 5 6from tensorflow.keras.utils import to_categorical 7 8# 入力画像を行列(28x28)からベクトル(長さ784)に変換 9x_train = x_train.reshape(-1, 784) 10x_test = x_test.reshape(-1, 784) 11 12# 名義尺度の値をone-hot表現へ変換 13y_train = to_categorical(y_train) 14y_test = to_categorical(y_test) 15 16from tensorflow.keras.models import Sequential 17from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation 18 19# モデルの「容器」を作成 20model = Sequential() 21 22# 「容器」へ各layer(Dense, Activation)を積み重ねていく(追加した順に配置されるので注意) 23# 最初のlayerはinput_shapeを指定して、入力するデータの次元を与える必要がある 24model.add(Dense(units=256, input_shape=(784,))) 25model.add(Activation('relu')) 26model.add(Dense(units=100)) 27model.add(Activation('relu')) 28model.add(Dense(units=10)) 29model.add(Activation('softmax')) 30 31# モデルの学習方法について指定しておく 32model.compile(loss='categorical_crossentropy', 33 optimizer='sgd', 34 metrics=['accuracy']) 35 36model.fit(x_train, y_train, 37 batch_size=1000, epochs=10, verbose=1, 38 validation_data=(x_test, y_test)) 39
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
Python 3.7.4
Tensorflow 2.1.0
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2020/10/29 06:54
2020/10/30 04:06