<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>kazuhitogo</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/kazuhitogo/</author_url>
  <blog_title>最下層エンジニアの(´・ω・｀)な落書き</blog_title>
  <blog_url>https://kazuhitogo.hateblo.jp/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>TL;DR trainデータで間違えるところだけを学習するとちょっと0.02%伸びたよ TL;DR やったこと まず普通にモデル作成 データの取捨選択 やったこと mnistでモデルを作っていると、 学習率を落としても、数値が上がりそうで上がらず振幅して悲しいことが多いと思いますが、 train_xを工夫すると若干(0.02%)val_accを向上させられたので、ご紹介。 まず普通にモデル作成 こんなモデルを作りました。 # 乱数固定おまじない import os import numpy as np import random as rn import tensorflow as tf os…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkazuhitogo.hateblo.jp%2Fentry%2F2019%2F09%2F10%2F145802&quot; title=&quot;train_xを減らしてmnistでval_accを0.02%伸ばす方法 - 最下層エンジニアの(´・ω・｀)な落書き&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51yuclSLUIL._SL160_.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-09-10 14:58:02</published>
  <title>train_xを減らしてmnistでval_accを0.02%伸ばす方法</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://kazuhitogo.hateblo.jp/entry/2019/09/10/145802</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
