针对CNN分类识别的问题,用已训练好的网络去识别另一组数据,识别率为0,详细如下请大神解答,真心急急急 5C

CNN模型为AlexNet,平台是MATLAB,由于实验室数据不可外泄,在此用ABC代替
识别原理是对ABC信号进行时频分析,生成时频图像,最为CNN的输入样本

由于信号A较长,将其分为3段,用其中一段(称为A1)和信号B、C组合成一个3个种类的样本集来进行训练测试,识别率良好在97%左右,当保存上述训练好的CNN网络,对信号A2和A3信号进行测试时识别正确率为0,说明A1A2A3为三个种类,CNN无法将其识别成一类,这个可以理解,可能有3段信号的特征不同,但是奇怪的来了!!!!!!!,当把A1A2A3组合成一个3个种类的样本集进行网络训练的时候,识别率只达到35%,那么对于3个种类的样本来讲,这就表示cnn不能把A1A2A3分开,说明他们是一个种类,这样的话前后矛盾了,

针对此问题求大神解答,本人研二马上要毕业,导师临时要我添加此内容,遇到问题十万火急,本人可能才疏学浅,目前确实束手无策,如有能解决的朋友也可私聊,
mlxzhl
雲杉 楼主用的这个网络是自己在matlab上训练的还是调用的呢
7 个月之前 回复
qq_43247276
sky@dk 楼主解决了吗,具体是什么原因啊,我也碰到了你这个问题
11 个月之前 回复

1个回答

首先怀疑你的数据的输入不正确,包括归一化不一致,输入数据的格式不对,数据预处理的方式不同等等。

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
立即提问