Блог

Главная - Вопросы по программированию - Потеря данных и количество данных

Потеря данных и количество данных

#neural-network #nan #training-data #loss-function #sampling

Вопрос:

каждый.

Пока я обучал нейронную сеть с обучающим набором данных из 40000 объектов, у меня возникли проблемы, связанные с тем, что функция потерь была равна Nan в каждую эпоху. После выборки набора данных, используя 50% его, эта проблема больше не возникала. Мне было интересно, как размер обучающих данных повлияет на эту настройку. Для проведения тренинга я использовал следующую функцию:

 def train_test_net_notLinearCDF(X,y,coefficient,test_input):

  # Neural network
  model = Sequential()
  model.add(Dense(80, activation="relu", input_dim=X.shape[1]))
  model.add(Dense(20, activation="tanh"))
 
  model.add(Dense(1, activation="linear"))

  opt_adam = Adam(clipvalue=0.5)

  model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt_adam)

  history = model.fit(X, y, epochs=100, validation_split = 0.2,batch_size=32)

  fig1 = plt.gcf()
  plt.plot(history.history['loss'])
  plt.plot(history.history['val_loss'])
  plt.suptitle('MSE de treino e Validação '   coefficient)
  plt.ylabel('MSE')
  plt.xlabel('Epoch')
  plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
  plt.show()
  fig1.savefig('losses_varying_alpha_' coefficient '.png', dpi=300)


  y_pred = model.predict(test_input)

  return y_pred

Заранее спасибо.

Метки: