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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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特定のラベルデータだけ正規化のみを行い、それ以外のラベルデータにはImageDataGeneratorを用いたいろいろな変換をしてうまく学習させたい

semisemi

総合スコア18

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投稿2023/01/15 10:30

前提

特定のラベルデータだけ正規化のみを行い、それ以外のラベルデータにはImageDataGeneratorを用いたいろいろな変換をさせて学習を行いたいのです。。以前質問した際に上記の変換は実装できたので学習を行ったのですが、トレーニングデータのaccuracyは上がっているのにvalidationデータのaccuracyが上がらず詰まっております。

実現したいこと

・特定のラベルデータだけ正規化のみを行い、それ以外のラベルデータにはImageDataGeneratorを用いたいろいろな変換をさせうまく学習させたい

発生している問題・エラーメッセージ

イメージ説明

図のような状態になっています。

該当のソースコード

python

1from random_eraser import get_random_eraser 2 3class MyImageDataGenerator(ImageDataGenerator): 4 def __init__(self, *args, **kwargs): 5 self.random_eraser = get_random_eraser() 6 super().__init__(*args, **kwargs) 7 8 def apply_transform(self, x, transform_parameters): 9 x = self.random_eraser(x) # 先に処理する 10 return super().apply_transform(x, transform_parameters) 11 12x_datagen_partial = MyImageDataGenerator( 13 # rescale = 1./255, 14 rotation_range = 180, 15 fill_mode="constant", 16 vertical_flip = True, 17 brightness_range = [0.7, 1.117], 18 horizontal_flip = True, 19 height_shift_range = 0.1, 20 width_shift_range = 0.1, 21 dtype = np.float64 22) 23 24x_datagen_base = MyImageDataGenerator( 25 horizontal_flip = True, 26 vertical_flip = True, 27 dtype = np.float64 28) 29 30x_train_generator = x_datagen_base.flow(x_train, y_train1, batch_size =16) 31 32def myflow(gen: ImageDataGenerator): 33 for x, y in gen: 34 for i, _x in enumerate(x): 35 if y[i].argmax() != 0: 36 x[i] = x_datagen_partial.random_transform(x[i]) 37 x[i] =x[i].astype("float64")/255 38 39 if y[i].argmax() == 0: 40 x[i] =x[i].astype("float64")/255 41 42 yield x, y 43 44val_datagen = image.ImageDataGenerator(rescale = 1./255,dtype = np.float64) 45val_test_generator = val_datagen.flow(val_test, y_test) 46 47model.compile( 48 optimizer = SGD(lr=1e-4, momentum = 0.9), 49 loss = 'categorical_crossentropy', 50 metrics = ['accuracy'] 51) 52 53 54batch_size = 16 55history_model = model.fit( 56 myflow(x_train_generator), 57 epochs = 100, 58 validation_data = val_test_generator, 59 # validation_data = myflow2(val_test_generator), 60 validation_steps = None, 61 shuffle = True, 62 callbacks = [modelCheckpoint], 63 class_weight =cal_weight(y_train1), 64 steps_per_epoch = int(x_train.shape[0] / batch_size) 65) 66

試したこと

myflowを使わなかったらうまく学習が進むのですが、myflowを使うと学習が進まなくなってしまいます。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

windows11(64bit)
anacondaを使用
python 3.8.13
TensorFlow 2.3
Spyder 5.3.3を利用

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