묻고 답해요

Fashion MNIST one hot 변환 후 진행시 val loss가 비정상적으로 크게 나오네요

미해결

Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득

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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