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kerasにおけるアンサンブル学習

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kaitokimura

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現在猫犬画像の分類を行っているのですが過学習が起こり気味なので調べた一つの手法としてアンサンブル学習が見つかりました。
そこでこれを実装したいのですが今の私の環境から行ってどのように実装すれば良いかわからないのでアドバイスをいただきたいです。
現在は猫犬画像をopencvの環境で一つ一つの画像をimread,resize正規化して
onehotで猫、犬、その他のラベル付けをしています。
[1,0,0]
その画像をnumpy.asarrayで配列化していて学習データとしているのですが
ためしにskf = StratifiedKFold(n_splits=fold_num)として
for train, test in skf.split(x_add,y_add):
このときx_addは全ての学習データのasarrayが入っています。
y_addには全てのonehotラベルの入っています。
例:[[1,0,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,0,1],...[1,0,0]]
この結果

 File "kml_train_4.py", line 131, in <module>
    for train, test in skf.split(x_add,y_add):
  File "/Users/hoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/envs/opencvtest/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 322, in split
    for train, test in super(_BaseKFold, self).split(X, y, groups):
  File "/Users/hoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/envs/opencvtest/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 91, in split
    for test_index in self._iter_test_masks(X, y, groups):
  File "/Users/hoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/envs/opencvtest/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 610, in _iter_test_masks
    test_folds = self._make_test_folds(X, y)
  File "/Users/hoge/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/envs/opencvtest/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 597, in _make_test_folds
    cls_test_folds = test_folds[y == cls]
IndexError: too many indices for array


とされてしまいましたがどうにかして実装したいのですがいい方法はないでしょうか?
足りない情報は補足いたしますが、コード全文は記述できませんすみません。

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  • quickquip

    2017/07/24 11:50

    「過学習が起こり気味」と書いてますが、実際に起きている現象としては、学習データに対するaccuracyは上がっていくのに、評価データに対するaccuracyは上がらない(どころか下がっていく)ということで合ってますか?

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

for train, test in skf.split(x_add,y_add):


のように、splitに引数を2つ与えているので、出てくるのは4つです

for x_add_train, x_add_test, y_add_train, y_add_test in skf.split(x_add, y_add):

蛇足です:
あまり、提示されているリンク先の内容で汎化性能が向上するイメージが私にはありません。
普通にDropoutで頑張った方が良いと思いますが、やっていますよね?

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  • 2017/07/24 11:36

    パラメータが少なければ少ないほど早く収束するが精度はよくないみたいなことはございますか?

    キャンセル

  • 2017/07/24 11:38

    もちろんパラメータが少ない方が早く収束します。
    モデルの大きさはデータ量に依存すると思います。データ量が少なければ、モデルも相対的に小さいほうが予測精度が上がるでしょう。このあたりは議論があるところです。

    キャンセル

  • 2017/07/24 11:45

    わかりやすくありがとうございます。理解できました。

    キャンセル

0

そもそも、目的と道具が合っていないと思います。
交差検証法はあくまで、そのモデルがどの程度妥当なのかを「検証」する方法であって、過学習を防ぐ方法ではありません。

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  • 2017/07/24 11:09

    https://lp-tech.net/articles/Y56uo
    申しわけございません。
    こちらには以下のような記述があり
    理論的にも納得はできるのですが意味はないですか?

    データを複数のグループに分けて交差検証(K-fold)を行うことにより、過学習(訓練用画像に特化した最適化が起きること)を抑制することができます。

    キャンセル

  • 2017/07/24 11:11

    これは交差検証法ではなくアンサンブル学習です。

    キャンセル

  • 2017/07/24 11:12

    名前が違うのですね申しわけございません。タイトルや要望の改変もします。このような実装を行いたいです。

    キャンセル

  • 2017/07/24 11:27

    上記サイトで記述されたコーディングを参考に書き直しましたが
    分割される様子はございません。
    普通は1epochの間に5パターンの学習がされますよね?

    キャンセル

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