私のCNNを改善する方法は?高い一定の検証エラー

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Wassim Bouatay 2019-07-16 15:57.

牛の画像をもとに、乳牛の太さのスコアを予測する問題に取り組んでいます。CNNを適用して、0〜5の値を推定しました(私が持っているデータセットには、2.25〜4の値のみが含まれています)。4つのCNNレイヤーと3つの非表示レイヤーを使用しています。

私は実際に2つの問題を抱えています:1 / 0.05のトレーニングエラーが発生しましたが、3〜5エポック後、検証エラーは約0.33のままです。2 /私のNNによって予測された値は2.9から3.3の間であり、データセットの範囲と比較して狭すぎます。正常ですか?

モデルを改善するにはどうすればよいですか?

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(512, 424,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(512, 424)),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])

学習曲線:

予測:

1 answers

9
Tensorflow Support 2019-12-04 16:22.

これは過剰適合の場合のようです。あなたはできる

  1. ShuffleData使用して、shuffle=Trueの中でcnn_model.fit。コードを以下に示します。

    history = cnn_model.fit(x = X_train_reshaped, y = y_train, batch_size = 512, epochs = epochs, callbacks=[callback], verbose = 1, validation_data = (X_test_reshaped, y_test), validation_steps = 10, steps_per_epoch=steps_per_epoch, shuffle = True)

  2. を使用しEarly Stoppingます。コードを以下に示します

    callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15)

  3. 正則化を使用します。正則化のコードを以下に示します(l1正則化またはl1_l2正則化も試すことができます)。

from tensorflow.keras.regularizers import l2

Regularizer = l2(0.001)

cnn_model.add(Conv2D(64,3, 3, input_shape = (28,28,1), activation='relu', data_format='channels_last', activity_regularizer=Regularizer, kernel_regularizer=Regularizer))

cnn_model.add(Dense(units = 10, activation = 'sigmoid', activity_regularizer=Regularizer, kernel_regularizer=Regularizer))

  1. を使ってみることができBatchNormalizationます。

  2. を使用して画像データの拡張を実行しImageDataGeneratorます。詳細については、このリンクを参照してください。

  3. ピクセルがそうでない場合はNormalized、でピクセル値を分割すること255も役立ちます。

  4. 最後に、それでも変更がない場合は、Pre-Trained ModelslikeResNetまたはVGG Netなどを使用してみてください。

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