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vgg16관련 질문드려요

조회 수 108 추천 수 0 2020.11.24 20:31:29


trainset : 7000

testset : 200

model : vgg16

Layer :

conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3))

conv_base.trainable = False

model = models.Sequential()

model.add(conv_base)

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(4096, activation='relu'))

model.add(layers.Dropout(0.5))

model.add(layers.Dense(2048, activation='relu'))

model.add(layers.Dropout(0.5))

model.add(layers.Dense(1024, activation='relu'))

model.add(layers.Dropout(0.5))

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

 

model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=2e-6),

              loss='categorical_crossentropy',

              metrics=['acc'])

checkpoint_cb = keras.callbacks.ModelCheckpoint(

    "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/my_fish_model.h5",

    monitor="val_acc", verbose=1, save_best_only=True)

 

history = model.fit_generator(train_generator,

                    steps_per_epoch=math.ceil(train_generator.n / train_generator.batch_size),

                    epochs=50,

                    validation_data=validation_generator,

                    validation_steps=math.ceil(validation_generator.n / validation_generator.batch_size),

                    callbacks=[checkpoint_cb])

 

 

지금 상황이 이런데 오버피팅 발생한것 같아 Dropout도 추가하고 했지만 지금 acc는 거의 90~93만 왔다갔다 해서 어떻게 해결해야 될까요 ㅜㅜ 머신러닝 관련공부를 한지 얼마안되 실습용으로 공부중인데 acc97이상 나오게 하려면 어떻게 해야되나요??

 

ipynb파일 첨부합니다. Colab 환경에서 사용했어요

 


깊은바다

2020.11.25 23:07:14
*.111.22.194

데이터셋의 크기가 7000개면 너무 적은 듯 합니다. 그게 과대적합의 가장 큰 이유인 것 같습니다. 제너레이터를 사용하고 있으면 증식은 적용했는지요.

또한 지금은 feature extraction인데 finetuning으로 베이스모델의 일부분이 학습되도록 변경해보세요. 약간 적확도가 상승합니다.
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