質問編集履歴
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タイトル一部変更
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Autoencoderの学習、loss値がマイナスになってしまう過学習を防ぐ方法について
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Kerasを用いたAutoencoderの学習、loss値がマイナスになってしまう過学習を防ぐ方法について
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ソースコード追加
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@@ -33,6 +33,14 @@
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x = BatchNormalization()(x)
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x = UpSampling2D((2, 2))(x)
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decoded = Conv2D(3, 3, 3, activation='sigmoid', border_mode='same')(x)
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autoencoder = Model(input_img, decoded)
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print(autoencoder.summary())
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autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
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autoencoder.fit(images, images, batch_size=9,epochs=50,verbose=1,validation_data=(images2,images2),shuffle=True)
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### 試したこと
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