ニューラルネットワーク：検証確度定数、トレーニング精度の低下

Question

私は画像分割を行うニューラルネットワークを持っています。 〜100エポックを訓練しました。現在のところ、検証の損失は一定であり（0.2 +/- 0.03）、トレーニングの精度は引き続き低下しています（現在は0.07）が、非常に遅いです。

ニューラルネットワークの結果はかなり良好です。 これはどういう意味ですか？それはオーバーフィットですか？私は訓練を止めるべきですか？

現在、最初のレイヤーでドロップアウトを使用しています（50%）。すべてのレイヤーにドロップアウトを追加するのは理にかなっていますか（約15レイヤーありますか？または、L2正則化を追加する必要がありますか？ L2とdroputを使用するのは意味がありますか？

ありがとうございました

Answer 1

ドロップアウトを使用する場合はL2を使用することをおすすめします。私はあなたの50％でのドロップアウトは少し高すぎると思います。人々は通常、操作に応じて約20％を使用します。

さらに、100エポックでは十分ではないかもしれません。トレーニングセットのサイズとニューラルネットワークのサイズによって異なります。

「かなり良い」とはどういう意味ですか？それを数量化して例を共有してください。検証と精度は単なる指標であり、その値はNNとトレーニングセットにも依存するため、問題に応じて0.2が悪いか良いかのどちらかになります。