필터 지우기
필터 지우기

分類器のvalidation accuracyはなぜ毎回異なるのか

조회 수: 10 (최근 30일)
ssk
ssk 2019년 2월 6일
댓글: Tohru Kikawada 2019년 2월 8일
プログラミング初心者です。
下記リンクを参考にコンパイルしてみたところ、varidation accuracyが毎回コンパイル毎に異なります。
CNNに再現性はないのかなと不安になっておりますので、ご教示いただけますと幸いです。

채택된 답변

Shunichi Kusano
Shunichi Kusano 2019년 2월 7일
편집: Shunichi Kusano 2019년 2월 7일
精度が毎回変わるのは、学習用のデータと検証用のデータが毎回ランダムに変わるためだと思います。
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,numTrainFiles,'randomize'); % ここのことです
用意したサンプルデータが十分でかつ偏りがなければ、毎回大体同じ値になることが期待されます。
通常は学習用のデータと検証用のデータをとっかえひっかえしながら何回か検証して、それらの平均精度で手を打ちます。交差検証法というので勉強してみるといいと思います。
  댓글 수: 1
Tohru Kikawada
Tohru Kikawada 2019년 2월 8일
値が毎回異なるのは乱数発生に使うシードが異なっているためです。実行毎に乱数のシードを同じにすれば同じ結果が得られます。詳細はrng を参照してみてください。
>> openExample('nnet/TrainABasicConvolutionalNeuralNetworkForClassificationExample')
>> TrainABasicConvolutionalNeuralNetworkForClassificationExample
>> accuracy
accuracy =
0.9976
>> TrainABasicConvolutionalNeuralNetworkForClassificationExample % 乱数のシードが変わっている
accuracy =
0.9944
>> rng('default'); % 乱数のシードを常に初期値にする
>> TrainABasicConvolutionalNeuralNetworkForClassificationExample
accuracy =
0.9976
>> rng('default'); % 乱数のシードを常に初期値にする
>> TrainABasicConvolutionalNeuralNetworkForClassificationExample
accuracy =
0.9976
>> % 値が一致する

댓글을 달려면 로그인하십시오.

추가 답변 (0개)

카테고리

Help CenterFile Exchange에서 Deep Learning Toolbox에 대해 자세히 알아보기

태그

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!