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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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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。

Q&A

1回答

496閲覧

深層学習プログラムの添削について

masa_00

総合スコア6

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。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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投稿2020/12/02 15:57

プログラムの添削ってどうすればいいのでしょうか?

失礼いたします。
個人で深層学習(Pytorchを使用)に関するプログラムを作成したのですが、結果を見ると学習がうまくいっていないように見えます。
このような場合、どうすればいいのでしょうか?

プログラム自体は動いているため、Errorが出ている訳ではありません。
具体的な症状としては、epoch毎にRMSE値が上昇していることです。
データによりますが、510epochでRMSEが上昇してしまうケースもあれば、12epochでRMSEが上昇してしまうケース、稀に100epochぐらいで落ち着いてくれるケース(これは学習がうまくいっているのではと思っている)などがあり、どう捉えればよいのかわからないです。
検算をするにしても、特徴量100個以上、隠れ層(80-50-10)、に加えてドロップアウトや標準化などを考えると、とてもじゃないけど現実的ではありません。

このような場合、誰か知見のある方に添削をしてもらうのが一番の解決方法なのではないか?と考えているのですが、その場合、どうすればいいのでしょうか?
何か有益なサービスなど知っている方、いらっしゃいましたらご教授していただきたいです。

また何か他の解決方法などもあれば教えていただきたいです。

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meg_

2020/12/02 16:03

まず訓練データとバリデーションデータの差(正解率、loss の推移)を確認するべきと思います。
tiitoi

2020/12/02 16:19

第三者に見てもらうのであれば、データも含めた動くコードを提示する必要があるかと思います。teratail でも「機械学習で学習が上手く行かない」と質問をよく見かけますが、データが提示されておらず第三者が検証できないため、未解決のものがほとんどです。
guest

回答1

0

こういうサービス使えば良いんじゃないですか。
類似サービスも探せば出てくるかもしれません。
クラウドソーシングサイトで依頼するのも良いでしょう。

いずれにせよ、教育を受けたいのであれば、普通はお金で解決します。

投稿2020/12/02 16:01

gentaro

総合スコア8947

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