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Semantic Segmentationにおける再現性の確保

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Kodai Sato
Kodai Sato on 28 May 2020
Commented: Kodai Sato on 19 Jun 2020 at 8:50
現在以下のurlを参考に自分で用意したデータセットを使用して解析を行っています.
このとき,全く同じ条件で解析を行っても値の微小変化が生じます.
どのようにすれば,実験の再現性を確保することができるのでしょうか?

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Kenta
Kenta on 28 May 2020
毎回結果が微妙にちがうのは乱数が原因だと思います。例えば、semantic segmentationのネットワークの初期値や各エポックでのサンプルのシャッフルの具合など複数のランダムな行程が含まれます。また、フォルダの画像全体を訓練(・検証)・テストに分けているのなら、その別れ具合でも変化が生じます。こちらは、あらかじめフォルダわけしておき、そのほかの要因は
rngをうまく使えば制御できるかもしれません。しかし、実行ごとの差が小さいのであれば、それはそれでしかたのないのかもしれません。何かすべての実行において固定されるべき内容などがあるのでしょうか?内容によってはほかの工夫で解決できるかもしれません。

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Kenta
Kenta on 4 Jun 2020
こぢら、deep network designerで見たときの例です。weight initializerがheになっているので、これはheの初期値methodで重みの初期値が生成されていることを意味します。このように、ネットワークの重みは一定のルールのもとでランダムに生成されるのでこれが毎回結果が少し違う原因の1つと思われます
Kodai Sato
Kodai Sato on 19 Jun 2020 at 8:50
返信が遅れて申し訳ありません
丁寧なご返信ありがとうございます

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