現在、CreateML を使用して画像分類モデルを構築しています。合計で約 20,000 個の画像を持つ約 120 個の画像クラスがあり、各クラスには 100 ～ 200 個の画像が含まれています。時間の経過とともに、モデルの精度を向上させるために画像データを追加しましたが、これが問題に気づき始めたときです。Completed training - converged early at 10 iterations'反復回数が 25 であるにもかかわらず、トレーニング セッションが停止し、次のようにアドバイス
します。
結果を見ると、モデルの精度は 85% 未満です。84% がトレーニング、83% が検証、77% がテストです。さらに、トレーニングでは、各クラスのデータ項目の一部のみが使用されます。一部のクラスでは、提供した 100 ～ 200 個のアイテムのうち 40 ～ 50 個のアイテムしか使用していません。これは、追加のトレーニング データを追加する目的を無効にしているようです。
誰の知る限りでも、モデルの精度を確保するために、CreateML が利用可能なすべてのトレーニング/テスト データとトレーニングを最小限の反復回数で確実に使用する方法はありますか?
前もって感謝します！
乾杯、
キール