[問題] 3x3 Martix Regression

[abc95007 (別理我)]

作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
win7
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
DL
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python + tesorflow

問題內容:
工作上遇到個問題, 想法是這樣的

常會輸入RGB三個灰階值, 然後從儀器上取得色座標XYZ三個量測值

往往要邊量測邊校正

理論上也存在轉換矩陣, 如果可以求的轉換矩陣,

那後續校正只要經過轉換矩陣, 就可以直接得知儀器量測值

由於是實際量測, 應該是非線性轉換

應該可用tensorflow 求出中間的神經元(轉換矩陣,層別多寡問題)

數值都百位數加小數點

目前使用兩層隱藏一層輸出+relu

但test與prediction還是有十位數差距

loss 最低大約就落在 25左右就卡住了

目前學習程度大概到 CNN 而已

是否還有甚麼訣竅,文件,關鍵字可參考關於 Regression 準確度

可讓loss小於1

檔案參考如下

https://drive.google.com/open?id=1nDqJFtZFCjPX0tM413_oRtJ1kU7hjhhU

excel
https://drive.google.com/open?id=18RF9v-flL7yesZda62aOcby7Y0LQbiNh



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→ yoyololicon: 轉成HTML上傳ㄅ ipynb有時候不太方便看
※ 編輯: abc95007 (220.133.187.22), 11/01/2018 21:36:42
→ Mchord: 確認過training狀況了嗎, training loss curve要優先學會
→ yoyololicon: 把target和input都正規化一下ㄅ 看會不會比較好train
→ yoyololicon: 有用傳統的ML試過了嗎  看你資料並不多
請問 training loss curve 指的是?

我會在 batch normalizer 試試看

一方面可能也是數據太少了

組合應該有 256x256x256種, 1000筆data

再分一半做 train 可能的確有點少, 會再多補點 data
※ 編輯: abc95007 (180.217.134.216), 11/03/2018 13:24:17
→ yoyololicon: 不用batch normalize啦 你model又不深
→ yoyololicon: 我是指資料要normalize/standardize