ディープネットワークデザイナーにおける検証損失の解釈について
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初心者です。
現在、ディープネットワークデザイナーを用いてAlexNet の転移学習を行っています。
学習の進行状況は以下の図の通りで、学習損失と検証損失が大きく乖離しています。
これは、学習のデータセットにおいては損失は無いが、検証のデータセットでは損失が大きい。つまり過学習のような状況であるという解釈で間違いないですか？
ご回答よろしくお願いします。。
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Kenta
2021-1-6
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はい、そうです。たとえばこちらのURLを参考に前処理やデータ拡張の方法を工夫してみるとよいかもしれません
https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/preprocess-images-for-deep-learning.html
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