質問: ディープネットワークデザイナーにおける検証損失の解釈について 初心者です。 現在、ディープネットワークデザイナーを用いてalexnet の転移学習を行っています。 学習の進行状況は以下の図の通りで、学習損失と検証損失が大きく乖離しています。 これは、学習のデータセットにおいては損失は無いが、検証のデータセットでは損失が大きい。つまり過学習のような状況であるという解釈で間違いないですか? ご回答よろしくお願いします。。
回答: はい、そうです。たとえばこちらのurlを参考に前処理やデータ拡張の方法を工夫してみるとよいかもしれません https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/preprocess-images-for-deep-learning.html