前言:
前一天提到
val_accuracy 的數值約落在0.6500上下
改成只儲存數值高的 accuracy 似乎不是解決辦法
問題可能出在資料是否有打亂 shuffle = True
原來的訓練資料是有打亂的
而驗證沒有打亂
所以我將兩個資料都打亂
然而經過一整天的訓練 val_loss 依然是4.多
預期的應是到0.1以下才對 而val_accuracy要在0.9 ~ 1的範圍
但是我越訓練越覺得不太對，所以上網查了一下
發現有可能有過度訓練的情況
換了方法後
我重新訓練了一個模組，並修改BATCH_SIZE為64
可以看到
val_loss 下降很多
val_accuracy 正在慢慢上升

104/104 [==============================] - 159s 2s/step - batch: 51.5000 - size: 63.6154 - loss: 2.0596 - accuracy: 0.4572 - val_loss: 1.7565 - val_accuracy: 0.5312
儲存訓練模型
104/104 [==============================] - 159s 2s/step - batch: 51.5000 - size: 63.6154 - loss: 2.0114 - accuracy: 0.4631 - val_loss: 1.7457 - val_accuracy: 0.5240
儲存訓練模型
104/104 [==============================] - 159s 2s/step - batch: 51.5000 - size: 63.6154 - loss: 1.8684 - accuracy: 0.4884 - val_loss: 1.6756 - val_accuracy: 0.5541
儲存訓練模型
104/104 [==============================] - 160s 2s/step - batch: 51.5000 - size: 63.6154 - loss: 1.8331 - accuracy: 0.4950 - val_loss: 1.6390 - val_accuracy: 0.5565
儲存訓練模型
104/104 [==============================] - 160s 2s/step - batch: 51.5000 - size: 63.6154 - loss: 1.7389 - accuracy: 0.5213 - val_loss: 1.6051 - val_accuracy: 0.5745
儲存訓練模型
104/104 [==============================] - 159s 2s/step - batch: 51.5000 - size: 63.6154 - loss: 1.6484 - accuracy: 0.5459 - val_loss: 1.5713 - val_accuracy: 0.5745