Kerasを使用して手書き数字を分類するCNNモデルをトレーニングしようとしていますが、トレーニングの精度が低く（10％未満）、大きなエラーが発生しています。コンコレーションのない単純なニューラルネットワークを試しましたが、うまくいきませんでした。
これは私のコードです。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
#Explore data
print(y_train[12])
print(np.shape(x_train))
print(np.shape(x_test))
#we have 60000 imae for the training and 10000 for testing
# Scaling data
x_train = x_train/255
y_train = y_train/255
#reshape the data
x_train = x_train.reshape(60000,28,28,1)
x_test = x_test.reshape(10000,28,28,1)
y_train = y_train.reshape(60000,1)
y_test = y_test.reshape(10000,1)
#Create a model
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(64,(3,3),(1,1),padding = "same",input_shape=(28,28,1)),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2),padding = "valid"),
keras.layers.Conv2D(32,(3,3),(1,1),padding = "same"),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size = (2,2),padding = "valid"),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128,activation = "relu"),
keras.layers.Dense(10,activation = "softmax")])
model.compile(optimizer = "adam",
loss = "sparse_categorical_crossentropy",
metrics = ['accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,epochs=10)
test_loss,test_acc = model.evaluate(x_test,y_test)
print("\ntest accuracy:",test_acc)
モデルを改善する方法について誰かにアドバイスしてもらえますか？
あなたの問題はここにあります：
x_train = x_train/255
y_train = y_train/255 # makes no sense
x_testではなく、再スケーリングする必要がありy_trainます。
x_train = x_train/255
x_test = x_test/255
それはおそらくあなたの側からの単なるタイプミスでした。これらの線を変更すると、95％以上の精度が得られます。
この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。
侵害の場合は、連絡してください[email protected]
コメントを追加