質問編集履歴
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損失関数を小さくするために、Y を０〜１での範囲で示すように変更
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -7,8 +7,6 @@
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7
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質問事項
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・損失関数(loss)が658になります。これは、参考書では0.9などになっていて、単に学習ができていないのかコーディングが間違っているのかわかりません。
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・model.predict(X_test)を実行し、テストデータの年齢を予測すると全部同じぐらいの数字として予測されます。(out_put: array([[50.41556 ], [50.415688],[50.41586 ],[50.415657],[50.416435],[50.416126],[50.415924],[50.415714],[50.415657],[50.415928],[50.41616 ],[50.415886],[50.416042],[50.416138],[50.415443]], dtype=float32) )これは、データが足りないということなのでしょうか、それともコーディングが間違っているのでしょうか？テストデータは画像の青色の部分から抽出されているので、教師データは本来、一定の値ではありません
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損失関数を小さくするために、Y を０〜１での範囲で示すように変更
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -100,6 +100,8 @@
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100
100
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X = X / 255.0
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+
Y = Y / 100#損失関数を小さくするために表記
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+
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,random_state = 0,test_size = 0.1)#XとYをtrain_dataとtest_dataに分ける
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@@ -166,6 +168,8 @@
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rensorflowで学習を可視化
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+
損失関数を小さくするために、Y を０〜１での範囲で示すように変更(658→0.071)
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+
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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コードが読みにくかったため、訂正いたしました
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -24,7 +24,7 @@
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python
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+
```python
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ソースコード
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@@ -158,7 +158,7 @@
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model.predict(X_test)
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-
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+
```
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