質問編集履歴
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もしかしたらプログラミングが間違っている可能性が高いです。自分がやりたいのはモバイルネットV3を使ってファインチューニングして二値分類(正解画像と不正解画像を分類する)モデルを作りたいと考えています。誤差関数は二値交差エントロピーで出力層の出力関数はシグモイド関数です。
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正解画像と不正解画像は2000枚ずつ訓練データを用意しています。
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正解画像と不正解画像は2000枚ずつ訓練データを用意しています。
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改善点やプログラムの修正点があれば教えていただきたいです。
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追記
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このように出たのですが、最終的には訓練データは悪くない結果なのですが、val_lossと val_accuracyが一定になってしまいます。これは何が足りないのでしょうか?学習率、学習回数、ファインチューニングの層(最後のブロックの一部の層を解凍)の設定などいろいろしても何も変化がありません。
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もしかしたらプログラミングが間違っている可能性が高いです。自分がやりたいのはモバイルネットV3を使ってファインチューニングして二値分類(正解画像と不正解画像を分類する)モデルを作りたいと考えています。誤差関数は二値交差エントロピーで出力層の出力関数はシグモイド関数です。
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もしかしたらプログラミングが間違っている可能性が高いです。自分がやりたいのはモバイルネットV3を使ってファインチューニングして二値分類(正解画像と不正解画像を分類する)モデルを作りたいと考えています。誤差関数は二値交差エントロピーで出力層の出力関数はシグモイド関数です。
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正解画像と不正解画像は2000枚ずつ訓練データを用意しています。
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