質問編集履歴
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どんなにエポックを繰り返しても学習精度が０.５ほどになってしまいます。どう言う原因が考えられますか？
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データ数は１万件もあり、過学習の可能性はないです。
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コードは以下のように書きました。
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```ここに言語を入力
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# coding: utf-8
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import tensorflow as tf
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import tflearn
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from tflearn.layers.core import input_data,dropout,fully_connected
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from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
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from tflearn.layers.normalization import local_response_normalization
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from tflearn.layers.estimator import regression
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tf.reset_default_graph()
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net = input_data(shape=[None, 4, 42])
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net = conv_2d(net, 4, 16, activation='relu')
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net = max_pool_2d(net, 1)
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net = tflearn.activations.relu(net)
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net = dropout(net, 0.5)
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net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
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net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.5, loss='categorical_crossentropy')
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model = tflearn.DNN(net)
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model.fit(np.array(trainDataSet), np.array(trainLabel), n_epoch=400, batch_size=32, validation_set=0.1, show_metric=True)
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pred = np.array(model.predict(np.array(testDataSet)).argmax(axis=1))
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label = np.array(testLabel).argmax(axis=0)
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accuracy = np.mean(pred == label, axis=0)
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print(accuracy)
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CNNでディープラーニングをしています。
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どんなにエポックを繰り返しても学習精度が０.５ほどになってしまいます。どう言う原因が考えられますか？
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データ数は１万件もあり、過学習の可能性はないです。
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