問題タブ [dropout]

https://github.com/lovish1234/YOLOv1から Yolo v1 コードを取得しました (このリンクを追加するとライセンスの問題がある場合は、私に連絡してください)

私の知る限り、コードには Yolo v1 の論文とは異なり、ドロップアウトは含まれていません。また、元の論文によると、レイヤー間の相互適応を防ぐために、最初に接続されたレイヤーの後に rate=0.5 のドロップアウト レイヤーを追加しました。

だから私はコードを次のように変更しました

前向きな結果を期待していました。しかし、ドロップアウトを追加した後のトレーニングは、その機能を低下させます。ボックスが表示されていないものもあれば、表示されているものはボックスが正しくなく、信頼性が低くなります。

これらの結果が得られる理由がわかりません。(私の推測では、トレーニング済みのモデルにドロップアウトが含まれているか、事前トレーニング済みのモデルにドロップアウト レイヤーを追加すると、その機能が低下します。)

これは私がやらなければならない重要なプロジェクトです。しかし、私は Tensorflow の初心者です。これが簡単な質問だった場合は、ご容赦ください。また、答えを知っている人がいたら教えてください。ありがとうございました。

ここに投稿されたソリューションを変更しようとしてい ます 生データからコホート中退率テーブルを作成する

これらのデータを使用して累積中退率テーブルを作成したいと考えています。

これまでのところ、私はこのポイントに到達することができました

累積中退率表は、何年にもわたって学校を中退したクラス内の生徒の割合を反映しています。

tibble の最後の 2 つの列は、2014 年から 2015 年の終わりまでに、コホート 1 の学生の 60% が中退したことを示しています。2015 年から 2016 年の終わりまでに、コホート 1 の学生の 80% が中退しました。

コホート 2 と 3 についても同じように計算したいのですが、その方法がわかりません。

ドロップアウトを使用して H2O ディープ ラーニング モデルをトレーニングすると、次の図が表示されます。

予測のずれ

ネットのトレーニングに使用されるコードは次のとおりです。

dro=0.1に対応する数値

なぜ私はそのずれを抱えているのですか？私が見逃しているオプションはありますか？

以下で試すコードを見つけることができます (ここから「SampleData.csv」をダウンロードしてください) 。