Kerasを使用すると、Tensorboardコールバックをニューラルネットワークに追加すると精度が低下します。これをどうやって解決するのですか？

Question

これは私が私が

model.fit(x_train,y_train,epochs=10,batch_size=10,callbacks=[callback]) 

は限りKerasの私の初心者の知識が行くように、コールバックがの訓練に影響を与えるべきではないモデルにそれを適用する方法を次にコールバック

callback = TensorBoard(log_dir='/tmp/invasive/', histogram_freq=10, 
         write_graph=True,write_grads=False, 
         write_images=True, embeddings_layer_names=None, 
         embeddings_metadata=None) 

を設定する方法ですニューラルネットワークはまだ私はこのコードを追加すると、精度は約60％から40％に低下します

Answer 1

これはおそらくランダムウェイトの初期化の影響です。ネットワークをトレーニングするたびに、最初のウェイトが無作為に選択され（範囲内で）、グラジエント降下でトレーニングした後、通常は異なるローカルミニマムに到達します。

この場合、TensorBoardとの関係を推測する前に、複数回実行してください。