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固定報酬制
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5,400円
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納品完了日
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掲載日
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2016年10月21日 |
応募期限
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2016年11月04日 |
応募した人 | 0 人 |
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契約した人 | 0 人 |
募集人数 | |
気になる!リスト | 3 人 |
研究用にディープラーニングを用いる予定なのですが、自前で環境を構築したところ動作に問題が発生してしまい ました。よろしければお力添えをいただけたら幸いです。 ※ディープラーニングに携わっている方を募集します。 ▽お仕事の詳細: 当方が用意した開発環境で、 https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples 内のcifar10_cnn.pyを実行したところ10エポック経過後も正解率が0.1と一向に学習していないことが分かりました。 また、エポック数を経るごとにlossが増大してしまいます。 学習しないという同様の報告はgithubにおいても複数なされているのですが、どの項目をどう調整すれば良いか分かりません。 ▽試してみたこと ・SGDのlrを0.01から0.001に変更する ・softmax手前の活性化関数をreluからsigmoidに変更する 数エポック計算してみたところどれも期待した学習は行えませんでした。 tensorflowを使用してCNNのサンプルを実行してみたところうまく学習できていそうなので、Keras固有の問題なのかもしれませんが不明です。 そこで、計算機のログインアカウントをお渡ししますので当方の環境において正答率が上昇しない原因を調査して頂きたく思います。 ▽環境: Ubuntu 14.04(vmware上) Tensorflow(0.11.0rc0) Keras(1.1.0) python2.7 計算能力:cifar10_cnn.pyの学習において、 1エポックあたり6000秒程度の予測(CPUによる計算) ▽期待する結果 cifar10_cnn.pyのモデルとデータセットを使用して、計算回数10エポック以内で損失が低減し、正解率が明確に上昇している結果を出してください。正解率が50%ぐらいまで結果が出たら計算を打ち切って構いません。 その時使用したスクリプトのソースコードと、何を変える必要があったかの説明をください。 無いと思いますが、このモデルとデータセットで10エポック程度では学習の兆候が見られず、より計算時間が必要なことが既知の場合は、その旨が分かる情報を教えてください。この場合は報酬として2000円をお支払いします。 |
特記事項 |
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