TensorFlowの日本語まとめ

TensorFlowの公式サイトに書かれている英文を英語ど素人が翻訳(日本語訳/和訳)します。 間違いがありましたら、優しく教えていただけますと幸いです。 内容を理解したら、使ってみたい。

5.モデルの評価

訓練されたモデルが、ホールドアウトデータセットに実行する方法検討してみましょう。モデルは、スクリプトcifar10_eval.pyによって評価されます。これは、inference()の機能を持つモデルを構築し、CIFAR-10の評価セット内のすべての10,000の画像を使用しています。それは1で、精度を計算します。:何度かトップ予測は画像の真のラベルと一致します。

 

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モデルはトレーニング中に改善状況を監視するには評価スクリプトがcifar10_train.pyによって作成された最新のチェックポイントファイル定期的に実行されます

python cifar10_eval.py

 

同じGPU上でバイナリの評価と訓練実行するか、あなたはメモリが不足する可能性が無いように注意してください利用可能であるか、同じGPU上で評価を実行中にバイナリの訓練を一時停止する場合、独立したGPU上で評価を実行して考えてみましょう。

 
あなたは出力が表示されます。:

2015-11-06 08:30:44.391206: precision @ 1 = 0.860
...

このスクリプトは、単に定期的に precision @ 1を返します。 --この場合は、86%の精度を返しました。cifar10_eval.pyもTensorBoardで視覚化することができるサマリをエクスポートします。これらのサマリは、評価時にモデルに追加して洞察を提供しています。

 

トレーニングスクリプトは、すべての学習した変数の移動平均バージョンを計算します。評価スクリプトは、移動平均バージョンとすべてを学んだモデルパラメータを代入します。この代用は、評価時のモデルの性能を向上させます。

 

演習precision @ 1により測定される平均化パラメータを採用することは、約3%の予測性能を高めることができますcifar10_eval.pyをモデルの平均化パラメータを使用し、予測性能が低下していることを確認しないように編集してください。

 

f:id:TensorFlow:20160111204304j:plain

 

(原文サイト)

Convolutional Neural Networks