测试集准确率在训练开始时一直保持最低，但到了后面准确率挺正常的，应该不是数据集的原因，跑别的模型的时候一开始就有一个增长的过程，请问可能是哪里出现问题导致一开始时测试集准确率不动了
测试集准确率在训练开始时一直保持最低
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- 爱晚乏客游 2021-08-03 13:17关注
train接近0.9，test在0.7左右，还算正常啊，你的第二图acc看下是不是前面都没计算，在25个epoch的时候才开始计算的？不然不应该这样子的，
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- 2021-04-03 13:35回答 1 已采纳 问题分析： 很有可能是过拟合了！ 解决方案： （1）增加Dropout，随机断开神经网络之间的连接，减少每次训练时实际参与计算的模型的参数量，从而减少了模型的实际容量，来防止过拟合。 （
- 2020-05-07 13:18回答 3 已采纳 验证的正确率刚开始就接近1？ 你用的是一个已经训练好的模型吗？
- 回答 1 已采纳 target是标签（参考答案），output是输出（你的答案） 两者zip连接以后循环 if equal（相等） list添加一个1 否则添加一个0 正确率 = 列表中所有1的个数 /. 列
- 2020-11-24 10:42weixin_39669769的博客 先导入库文件TensorFlow，和加载数据集（训练集，验证集，测试集）。占位符、变量、前向计算和Softmax分类等。训练参数的设置，大部分是超参数。训练轮次、每次（批次）训练的样本大小、总共训练的批次数量、粒度...
- 2018-03-02 05:51回答 2 已采纳 简单的看了下，把sess.run(accr,feed_dict=feeds_test)改成sess.run([accr,actv],feed_dict=feeds_test)应该可以
- 2019-04-08 11:15回答 1 已采纳 这个不是问题 误差的原因可随机抽样有关，在运行几次可能还会有其他的分割结果出现，但都会是在7：3附近
- 2022-02-17 14:25回答 1 已采纳 不需要，之前模型训练好了打包出来，有个参数文件，下次直接把这个参数model.load_weights（）把之前的参数load进去，然后只训练新的数据就行
- 2023-08-08 09:331.本项目利用Dlib库的训练模型，用于提取面部特征。在人脸检测的同时，精确定位了...4.准确率：训练准确率最低83%，最高99%，均值接近90%。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132158855
- 2021-07-29 11:06回答 1 已采纳 我自己解决了这个问题，就自己解决吧，卸载python,利用安装包工具卸载，在卸载之后，把所有的python文件夹删除，再重装。第一次安装的时候路径可能出现了一些问题。
- 2021-04-23 13:37回答 2 已采纳 auc=0.5?也就是随机猜测了呗，你看看你的auc计算公式对不对，看看网络有没有训练，是不是忘记初始化了，初始化是不是太小了，看看你是不是改了什么东西，后续的忘记改了
- 2021-05-13 18:05回答 3 已采纳 你要安装cuda和cudnn，参考一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/106133822
- 2020-12-27 16:42随煜而安的博客 3.6、训练与测试 本文来自开源组织 DataWhale ???? CV小组创作的目标检测入门教程。 对应开源项目 《动手学CV-Pytorch》 的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐...
- 2021-08-03 15:09回答 4 已采纳 你未知数是哪里来的？如果是原先就有，调用前赋值就完了，像这样： def fun(a,b): ax,ay,az=a bx,by,bz=b return ax+bx-ay-by+a
- 2023-06-27 17:23思绪无限的博客 本文介绍深度学习的SRGAN图像超分重建算法，使用Python以及Pytorch框架实现，包含完整训练、测试代码，以及训练数据集文件。博文介绍图像超分算法的原理，包括生成对抗网络和SRGAN模型原理和实现的代码，同时结合...
- 2022-10-25 17:14瑞雪大侠的博客 YOLOX训练自己的数据集，并附有TensorRT、ONNXRuntime推理加速
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8月3日
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