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【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002ﾚｽ)
【統計分析】機械学習・データマイニング23 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/
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319: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp37-AfD3 [126.236.205.2]) [sage] 2019/03/19(火) 12:51:03.35 ID:uIS8YiSHp 画像分類の勉強をしているのですが現在自分の手元にあるデータは工業製品の画像で全部で200件で正常異常が100件ずつの小規模なものです 水増しを行なってデータも増やしてバッチ正規化も行った結果ROC AUCが0.997という異様に高い結果が出ました 自分と同じデータを使ってる人が居ないので当たり前ですが記事や参考書を読んでもここまで高い値が出ているものを見た事がないので本当に良いモデルなのかどうか疑問です(どうなれば納得するのかという部分もありますが…) もっと大きなデータセットを使ってみれば違ったパターンも見られるのかなと思って探しているのですが工業製品の公開されているデータセットなどはありますでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/319
330: デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Sp37-AfD3 [126.236.205.2]) [sage] 2019/03/19(火) 18:17:33.08 ID:uIS8YiSHp >>322 あらかじめ訓練データ、検証データ、テストデータに分割しておいてテストデータを使うタイミングは各エポックで最もロスが小さかったモデルを保存して、そのモデルの評価する時にしか使ってないのでその点は大丈夫だと思います…(kerasのflow_from_directoryを使いました) やはりデータが少ないとはいえAUCがほぼ1なのはおかしいと認識するべきでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1551352040/330
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