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私のデータセットは以下のとおりです。意味がありません。 。ホットエンコードされたターゲット配列[0,1]、[1,0]を使用していくつかの結果を得ました（テストセットで〜83％の精度に達する）。これは私がターゲット配列をバイナリ形式[0]または1に変更し、categorical_crossentropyをバイナリクロスエントロピーに変更したことがどれほど愚かであるかを認識しています。検証精度が
このアプローチでは、私が使用している学習率に関係なく、検証精度は82.05％に止まり、トレーニングの精度は25.80％に止まります。もちろん、これは意味をなさないもので、テストセットの精度は約30％です。
なぜこのようなことが起こりますか？私はトレーニングデータとメタデータの両方をチェックしており、正しいものです。私は以下のコードを投稿します。
inp = Input(shape=input_shape)
out = Conv2D(16, (5, 5),activation = 'relu', kernel_initializer='glorot_uniform', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(inp)
out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(out)
out = Dropout(0.5)(out)
out = Conv2D(32, (3, 3),activation = 'relu',kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(out)
out = Dropout(0.5)(out)
out = Conv2D(32, (3, 3),activation = 'relu',kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = Dropout(0.5)(out)
out = Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu',kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = Conv2D(64, (3, 3),activation = 'relu', kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(out)
out = Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu',kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = Conv2D(128, (3, 3),activation = 'relu', kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(out)
out = Conv2D(256, (3, 3),activation = 'relu', kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = Conv2D(256, (3, 3), activation = 'relu',kernel_initializer='glorot_uniform',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(out)
out = Conv2D(512, (3, 3), activation = 'relu',kernel_initializer='glorot_uniform', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same')(out)
out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(out)
out = Flatten()(out)
out = Dropout(0.5)(out)
dense1 = Dense(1, activation="softmax")(out)
model = Model(inputs = inp, outputs = dense1)
そしてエポックは、次のようになります。
dense1 = Dense(1, activation="sigmoid")(out)
のように、 Epochs
last dense la yer 'activation = 'sigmoid'' – DJK