trainNetworkで大量のイメージを学習させる方法はありますでしょうか？
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trainNetworkを用いた学習についての質問になります。
下記のURLのように「高さ、幅、チャンネル数、データ数の4次元配列」を入力としているのですが、
データ数を大きくした場合に最大配列サイズの設定を超えているとエラーが生じます。
データ数を分割して複数回学習をする方法も試みたのですが、
データ数の大きい場合にも一度で学習可能な方法がございましたら是非教えて頂きたいです。
よろしくお願いいたします。
采纳的回答
Kenta
2019-10-17
1 个投票
高さ、幅、とあるので対象は画像でしょうか？それならばひとまずは各画像のサイズを下げて、
望む精度がでるか試してみてはどうでしょうか。もし、それで精度が不十分であれば他の方法を考えれば良いと思います。
訓練時ではなく、４D配列のデータを用意するときにメモリが足りなくなるのですよね？
おそらく対処の方法は対象によってくるので、データの種類や枚数、１データ当たりのサイズ、PCのメモリ、データの例などできる限り詳しく記述いただけると幸いです。
3 个评论
Tamu
2019-10-17
Kenta
2019-10-18
ご返信ありがとうございます。５００万とは非常に大規模ですね。ちなみに
このデータはどのように取得されたのでしょうか？ご自身で取得されたのか、それとも
なにかのデータセットからでしょうか？
例えば、すぐできるものとして、４D配列をdoubleではなく、single型で入れるのはどうでしょうか。メモリ消費が半分になります。また、訓練、検証、テストにわけるとおもうので、訓練データだけなら約７割くらいにデータが減らせるはずです。
または、データストアを使えば解決すると思いますが、どのような形でデータをお持ちかはわからないので、これ以上はわかりません。ひとまず下を試す価値は十分あると思うので、またどのようになったか教えていただけると幸いです。
Tamu
2019-10-18
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