作者abc95007 (别理我)
看板DataScience
标题[问题] 3x3 Martix Regression
时间Thu Nov 1 15:04:41 2018
作业系统:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
win7
问题类别:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
DL
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python + tesorflow
问题内容:
工作上遇到个问题, 想法是这样的
常会输入RGB三个灰阶值, 然後从仪器上取得色座标XYZ三个量测值
往往要边量测边校正
理论上也存在转换矩阵, 如果可以求的转换矩阵,
那後续校正只要经过转换矩阵, 就可以直接得知仪器量测值
由於是实际量测, 应该是非线性转换
应该可用tensorflow 求出中间的神经元(转换矩阵,层别多寡问题)
数值都百位数加小数点
目前使用两层隐藏一层输出+relu
但test与prediction还是有十位数差距
loss 最低大约就落在 25左右就卡住了
目前学习程度大概到 CNN 而已
是否还有甚麽诀窍,文件,关键字可参考关於 Regression 准确度
可让loss小於1
档案参考如下
https://drive.google.com/open?id=1nDqJFtZFCjPX0tM413_oRtJ1kU7hjhhU
excel
https://drive.google.com/open?id=18RF9v-flL7yesZda62aOcby7Y0LQbiNh
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 42.72.162.115
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/DataScience/M.1541055885.A.3FC.html
1F：→ yoyololicon: 转成HTML上传ㄅ ipynb有时候不太方便看 11/01 19:55
※ 编辑: abc95007 (220.133.187.22), 11/01/2018 21:36:42
2F：→ Mchord: 确认过training状况了吗, training loss curve要优先学会 11/01 23:27
3F：→ yoyololicon: 把target和input都正规化一下ㄅ 看会不会比较好train 11/02 16:05
4F：→ yoyololicon: 有用传统的ML试过了吗 看你资料并不多 11/02 16:08
请问 training loss curve 指的是?
我会在 batch normalizer 试试看
一方面可能也是数据太少了
组合应该有 256x256x256种, 1000笔data
再分一半做 train 可能的确有点少, 会再多补点 data
※ 编辑: abc95007 (180.217.134.216), 11/03/2018 13:24:17
5F：→ yoyololicon: 不用batch normalize啦 你model又不深 11/03 19:25
6F：→ yoyololicon: 我是指资料要normalize/standardize 11/03 19:26