れる

kerasで分類器を作ってみたが、精度が70%を超えん(´_ゝ`)
バッチサイズやエポック数や学習率を変えても68%が頭打ち。
データ数増やしてもダメ。
画像分類なのでバッチノーマライゼイションしても意味ないしなぁ…
難しい(´_ゝ`)
エポック数増やすと学習に時間かかるし余計に難しい。
まあハイパーパラメータをあれこれいじりまわすのがDeep Learnningの醍醐味なんだけどね。
活性化関数やオプティマイザー変えて再度しこしこエポックを回してみますか(´_ゝ`)


そういえば前にモーガン・フリーマンとチョコチップドーナツを識別するモデル作って怒られてた人いたなぁ。