[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング25 (1002ﾚｽ)
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181(2): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 4bad-q5pO [120.51.92.242]) [sage] 2019/07/13(土) 09:18:51.15 ID:eYEFHHFj0(1/2) AAS
Keras の Xception で画像分類を学習させて、
意図的に過学習の状態を作ろうとしているのですがうまくいきません。
過学習が起きる条件としては
・教師データが少なすぎ
・パラメータが大きすぎ
・エポック回しすぎ
・学習率低すぎ
あたりだと思うのですが、
データの数を減らしても、
全層Trainableにしてパラメータ増やしても
エポック回しまくっても
学習率下げまくっても
val_acc が減らずに増えた状態から動きません
Xception にはなにか過学習防止機能でもあるのでしょうか？
学習率下げまくっても
過学習してくれません・・・
184(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ cf3c-HaaS [118.240.95.156]) [sage] 2019/07/13(土) 09:51:07.16 ID:0Ew+gCnq0(2/2) AAS
>>181
10枚の画像で学習したものが10000枚の画像に適用して高いval_accを維持できるはずはないので、初期値にどっかの重みを読み込んでからスタートしているとかないかな
185(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ d610-GXtK [153.131.102.129]) [] 2019/07/13(土) 10:12:50.19 ID:j3fXtZ5b0(2/4) AAS
>>181
過学習の状態になったら
入力の中の本質的な特徴以外の特徴に反応して適切な出力をしなくなる
と思う
モデルが対象のデータ集合に対して
大き過ぎる
とかそんな感じじゃね？
結合を無くすような処理があると
過学習が起きにくくなる説ってある？
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