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私は機械学習に取り組んでおり、Google Cloud ml サービスを使用したいと考えています。

この時点で、Tensorflow の retrain.py コード ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py#L103 ) を使用してモデルをトレーニングし、エクスポートしました結果を cloudml に出力します (export および export.meta ファイル)。ただし、コマンド ( https://cloud.google.com/ml/reference/commandline/predict )を使用して新しいデータを予測しようとすると:

gcloud beta ml predict

常に同じ結果を返します (異なるデータを予測したい)。それはどのように可能ですか？

私のデータは、jpeg からテキスト形式でデコードされた画像です。

echo "{\"image_bytes\": {\"b64\": \"`base64 image.jpg`\"}}" > instances

何か提案はありますか？

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また、入力をスケーリングする必要がある場合もあります。大きさが他のすべてを圧倒する 1 つの入力がある場合、最適化がうまくいかない可能性があります。これは、取得した結果がターゲット変数の平均に近い場合に起こっていることです。

入力が画像であるため、これは特定のケースではあまりありません。入力値はおそらく同様にスケーリングされますが、たとえば csv ファイルからトレーニングしている場合はより一般的です。

于 2016-12-03T02:13:12.187 に答える