[DywanTv]

Jeśli sieć neuronowa mi się tak przeucza, to właściwie nie wyciągnę nic więcej z tego modelu niże te 45-50% występujące w okolicach 500 iteracji, dobrze myślę? Żadna zmiana parametrów za bardzo nie pomoże.

#matlab #cnn #siecineuronowe #komputery #deeplearning

[NagiMiecz]

dobrze myślę?

@DywanTv: tak, albo nie ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[DywanTv]

@NagiMiecz: ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[maggotbrain15]

@DywanTv: a to zadanie produkcyjne czy analiza? Pewnie produkcja/obrazy. Mam małe doświadczenie z sieciami, bo siedzę w analityce i powiem tak: złośliwi mówią, że liniowe modele bayesowskie się przeuczają. ale to co się w sieciach wyprawia to dopiero ( ͡° ͜ʖ ͡°) No i bardzo słaba interpretacja modelu. W produkcji to podejrzewam, że się liczy pierdylion różnych sieci i wybiera najlepszą. Czasem kota jako psa rozpozna, ale

[DywanTv]

@maggotbrain15: 30 tysięcy obrazów twarzy podzielonych ze względu na emocje i nauka ich rozpoznawania. Projekt do szkoły ( ͡° ʖ̯ ͡°)

Teraz podpiąłem GoogleNet, ale w ogóle nic się nie uczy xD Echhh xd

[maggotbrain15]

@DywanTv: jak byłem parę lat temu na warsztatach z ML, to gość z Amazona do obrazków polecał Resnet i bazujące na nim np. DenseNet. Niestety nie wiem czy to jest wykonalne obliczeniowo, ale podobno jedne z lepszych. Tematu jednak nie śledzę, pewnie coś nowszego już jest

https://d2l.ai/chapter_convolutional-modern/resnet.html

[DywanTv]

@maggotbrain15: Dzięki (｡◕‿‿◕｡)

[Bejro]

@DywanTv: Wszystko zależy od modelu, musi być dopasowany do zbioru danych - ani nie za "silny" ani nie za "słaby". Na pewno przypisane emocje są dobrze dopasowane, czy tylko na oko? Wygląda to tak jakby model nie był w stanie znaleźć sensownego dopasowania i od razu się przeucza zapamiętując dane treningowe. Tutaj model jest ewidentnie zbyt pojemny lub próbki za mało ujednolicone. Takie luźne propozycje:
-Upewnij się, że twarze są docinane