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训练集精度为1，验证集和测试集精度差不多，都是80多，上升不了了。怎么提升验证集和测试集精度？
训练集精度为1，验证集和测试集精度差不多，都是80多，上升不了了。怎么提升验证集和测试集精度？
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- 2022-05-06 15:29K同学啊的博客 数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀 训练集的数据做了一系列的增广，如旋转，仿射，模糊，添加噪点等操作；过多的增广使得训练集分布产生了变化。 模型正则化过多，比如...
- 2020-05-07 20:35yubajin的博客 训练集的数据做了一系列的增广，如旋转，仿射，模糊，添加噪点等操作；过多的增广使得训练集分布产生了变化。 模型正则化过多，比如训练时dropout过多，和验证时的模型相差较大，验证时是不会有dropout的。 训练的...
- 2019-05-17 10:31木呆呆瓶子的博客 环境为keras 在cifar100上训练lenet5 训练集和验证集准确率分别为 acc: 0.9510 val_acc: 0.9330 测试集准确率只有0.46 model=Lenet(n_class) es = EarlyStopping(monitor='val_acc', patience=5) tb = TensorBoard...
- 2022-08-30 16:50我要检测图片中的病变类别，分清他是肿瘤、创伤还是其它问题，因为每一类图片都对应着多个病人，但在实际训练过程中，同一个病人的病变图片差不多，如果分属于训练集、验证集、测试集，那么检测精度一定会有是会有所...
- 2020-11-21 21:52weixin_39815456的博客 原文链接：...0 本文介绍1 K近邻1.1 何为K近邻1.2 构建K近邻—分类1.3 KNeighborsClassifier1.4 构建K近邻—回归1.5 优点、缺点和参数2 线性模型2.1 线性回归...
- 2021-12-30 00:53风吹落叶花飘荡的博客 1.数据集太小，这样会导致数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个...
- 2022-08-07 21:09清风莫追的博客 在模型训练过程中突然发现，模型的准确率在测试集上居然比在训练集上还要高。但是我们知道，我们训练模型的方式就是在训练集上最小化损失。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。 那么，是什么...
- 2022-11-02 11:47Drailife的博客 数据集切分的时候不均匀，也就是说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确地捕捉到数据内部的分布模式的话，就有可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大，这个时候就需要重新划分数据集...
- 2021-11-20 11:41初识-CV的博客 论文中一般都是用在**验证集上效果最好的模型去预测测试集，多次预测的结果取平均计算准确率或者mAP值而不是单纯的取一次最好的结果作为论文的结果。**如果你在写论文的过程中，把测试集当做验证集去验证的话，这...
- 2020-08-01 00:38cumian9828的博客 训练集和测试集数据分布不同by Nezar Assawiel 由Nezar Assawiel 当您的训练和测试数据来自不同的分布时该怎么办 (What to do when your training and testing data come from different distributions) To build ...
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10月21日