TensorBoardでTrainとTest, Validationを分けて学習状況を把握する - Qiita

TensorBoardでTrainとTestの結果を分けて表示するのに少しハマったのでまとめました。 可視化の意義 ディープラーニングにおいて、過学習は大きな問題です。Trainのデータに過剰に適応してしまい、Testの精度が乖離することが問題ですが、この状況を把握するためには、学習時のTrainとValidationの精度を可視化してみることが大切です。 TensorFlowにはTensorBoardという素晴らしいツールがあります。TensorBoardのチュートリアルでは、Train時の精度や重み,バイアスなどのヒストグラムを見られるようにするものがあります。しかし今回表示させたい損失関数や、Train, Validationを分けた時の表示のやり方がわからず、少しはまったのでまとめます。 チュートリアルのやり方 基本的には、グラフにしたい変数について、histogram_summa

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tensorboardを利用した学習状況の把握方法