Neural Network Console 01(インストールとサンプル実行)
Neural Network Console 02(GPU設定、効果)
Neural Network Console 03(自前データ) の続き
03で自前データであっという間にいい感じの学習ができた(と思ったが今は疑念あり)。
そこで、学習の繰り返し回数(Max Epoch)の影響を確認してみた。
Max Epoch=10
学習時間は15秒程度
やっぱり、前回の20回よりは悪い。また試行差も大きいようだ。学習に使うデータの順番がランダムに選ばれたり、初期の結合の強さがランダムに設定されるそうなので、その差がでるのだろう。
Max Epoch=20
学習時間は20秒程度
左は前回と同じもの。かなり直線に乗ってきている。試行差も少なくなった。
Max Epoch=50
学習時間は30秒程度
さらによくなった。
予想通り、回数を増やすほど精度があがっている。50回ではほぼ完璧。人力の再現性よりよさそうな気がする。すごい、と思いながらつらつら考えていて、ある疑問が浮かんだ。
これって、学習したデータに個別最適されただけなんじゃない？
Neural Network Console 05(過学習 Training,Validation,Evaluation)[未記載] に続く
Neural Network Console 02(GPU設定、効果)
Neural Network Console 03(自前データ) の続き
03で自前データであっという間にいい感じの学習ができた(と思ったが今は疑念あり)。
そこで、学習の繰り返し回数(Max Epoch)の影響を確認してみた。
Max Epoch=10
やっぱり、前回の20回よりは悪い。また試行差も大きいようだ。学習に使うデータの順番がランダムに選ばれたり、初期の結合の強さがランダムに設定されるそうなので、その差がでるのだろう。
Max Epoch=20
左は前回と同じもの。かなり直線に乗ってきている。試行差も少なくなった。
Max Epoch=50
さらによくなった。
予想通り、回数を増やすほど精度があがっている。50回ではほぼ完璧。人力の再現性よりよさそうな気がする。すごい、と思いながらつらつら考えていて、ある疑問が浮かんだ。
これって、学習したデータに個別最適されただけなんじゃない？
Neural Network Console 05(過学習 Training,Validation,Evaluation)[未記載] に続く
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