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Fashion MNIST one hot 변환 후 진행시 val loss가 비정상적으로 크게 나오네요
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Fashion MNIST 진행중에 y_train, y_valid 데이터를 one hot 인코딩으로 아래와 같이 변경하여 학습을 진행 해봤습니다
y_tralinlist = []
for i in y_train:
y_tralinlist.append(tf.one_hot(y_train[i], 10))
y_train = np.array(y_tralinlist)
y_validlist = []
for i in y_valid:
y_validlist.append(tf.one_hot(y_valid[i], 10))
y_valid = np.array(y_validlist)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])
train 데이터에 대한 학습은 정상적으로 진행되는데 val loss 가 20부터 시작해서 점점 증가하더니 아래와 같이 터무니없는 값이 나오네요 어떤점이 문제인지 알 수 있을까요?
Epoch 00019: val_loss did not improve from 19.01961 Epoch 20/20 1875/1875 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.1188 - acc: 0.9553 - val_loss: 128.7589 - val_acc: 0.1761
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런어데이
지식공유자
지금 코드만 봐서는 정확한 진단이 어렵습니다. 아마 list를 두번 호출해 주시지 않으셨을 까 싶습니다.
colab 노트북을 공유해 주시면 상세히 봐드릴 수 있을 것 같습니다.
슬랙 채널에서 질문 주시면 더 상세한 피드백이 가능할 것 같습니다~ 하지만 편하신 채널에서 질문 주시면 됩니다.
추가로 list에 담은 다음에 변환 안하셔도 됩니다.
y_train = tf.one_hot(y_train, 10) 을 전체 array에 해주셔도 됩니다.
감사합니다.