回答編集履歴
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@@ -62,4 +62,6 @@
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> flags.DEFINE_float('learning_rate', 1e-4, 'Initial learning rate.')
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+
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+
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これの'1e-4'を'1e-3'や'1e-5'にして数STEP回すだけでも多分違いが出ると思います。
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追記改
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@@ -52,8 +52,14 @@
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-
追記
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+
**追記**
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[Accuracyが変化しない旨@teratail](https://teratail.com/questions/82402)の投稿がありました。
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他の対応として、学習率を1桁上げたり下げたりするとうまくいく可能性がありますので試してください。
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+
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+
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+
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> flags.DEFINE_float('learning_rate', 1e-4, 'Initial learning rate.')
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+
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+
これの'1e-4'を'1e-3'や'1e-5'にして数STEP回すだけでも多分違いが出ると思います。
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追記
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@@ -47,3 +47,13 @@
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- クラス2 33**60**枚
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- クラス3 20**80**枚
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追記
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[Accuracyが変化しない旨@teratail](https://teratail.com/questions/82402)の投稿がありました。
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+
他の対応として、学習率を1桁上げたり下げたりするとうまくいく可能性がありますので試してください。
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編集上の修正
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@@ -16,9 +16,9 @@
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注目するところは、
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-
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+
Batch size **Must divide evenly** into the dataset sizes.
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-
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+
データセットは、バッチサイズで**必ず余りなく割り切れ**なければならない。
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@@ -26,15 +26,15 @@
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-
> クラス1 623枚
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+
> クラス1 6**23**枚
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-
クラス2 3376枚
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+
クラス2 33**76**枚
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-
クラス3 2096枚
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+
クラス3 20**96**枚
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-
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+
つまり、`batch size(20)`で割り切れない枚数ですので、問題ありですね。
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@@ -42,8 +42,8 @@
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`batch_sizeは20`ですので、20の倍数に合うように各クラスの枚数を切り捨てればよいです。
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-
- クラス1 620
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+
- クラス1 6**20**枚
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-
- クラス2 3360
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+
- クラス2 33**60**枚
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-
- クラス3 2080
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+
- クラス3 20**80**枚
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翻訳修正
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@@ -18,11 +18,11 @@
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**Batch size Must divide evenly into the dataset sizes.**
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-
**データセットはバッチサイズで必ず
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+
**データセットはバッチサイズで必ず余りなく割り切れなければならい。**
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-
これに対し
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+
これに対し現状の設定は、
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