深層学習における再現性の確保

下記のURLを参考に自分で用意したデータセットを元に解析を行っています.
コードの先頭にrng('default')を記載しているのですが結果の再現性が確保できません.
どのような理由が考えられるでしょうか?

8 件のコメント

michio
michio 2020 年 6 月 22 日
こちらの投稿「Semantic Segmentationにおける再現性の確保」では解決しませんでしたか?
Kodai Sato
Kodai Sato 2020 年 6 月 22 日
まだ0.05パーセントほどのばらつきがあります.
Naoya
Naoya 2020 年 6 月 24 日
trainingOptions にて ExecutionEnvironment オプションを cpu に明示的に指定して一度お試し頂けますでしょうか?
Kodai Sato
Kodai Sato 2020 年 6 月 24 日
gpuではダメなのでしょうか?
Naoya
Naoya 2020 年 6 月 24 日
CPUを使って再現性が確認できるのでしたら、こちらのアーティクル の内容に該当するものではと推測します。
Kenta
Kenta 2020 年 6 月 26 日
乱数制御をしても結果が異なるのは、ネットワークのほうなのか、それともそもそも画像の分割が毎回ちがうのかなど、条件を絞ってもよさそうです。それとももう訓練やテストに使う画像セットは固定でしょうか?それとも毎回おおもとのデータセットから分割していますか?
Kodai Sato
Kodai Sato 2020 年 7 月 1 日
毎回データセットから分割しています
しかし見たところ毎回同じように分割しているようです
Kenta
Kenta 2020 年 7 月 2 日
なるほど、ありがとうございます。Naoyaさまからのアドバイスのほうはいかがだったでしょうか。CPUにて実行した場合は結果が毎回一定となりましたか?

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質問済み:

2020 年 6 月 21 日

コメント済み:

2020 年 7 月 2 日

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