使用的是轻量级cnn模型mobilenetv1,样本不多只有160个分5类，使用了dropout，训练集在第4轮就达到100精确度了，验证集在第8轮精度达到85就不在变化了
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关注增加数据集，找不到的话可以对数据集进行翻转，缩放，裁剪，移位等操作，主要是补充数据集就OK
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- 2023-02-17 13:04回答 3 已采纳 import torch import torchvision.models as models # 加载预训练的LeNet模型 model = models.lenet(pretrained=T
- 2023-03-08 14:47回答 4 已采纳 参考GPT和自己的思路：以下是针对您的需求对代码进行修改的版本： import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # define the
- 2018-12-15 10:14回答 1 已采纳 正则化也可以加在层上的。 是否有效，这个没法说，不同的模型差别很大，还有你数据如果不足，模型太复杂等，都可能过拟合。 除了正则化，还可以试试看dropout
- 2020-05-16 15:33小小小绿叶的博客 过拟合是指在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂模型在训练时也将抽样误差进行了很好的拟合。具体表现就是在训练集上效果好，而测试集效果差，模型泛化能力弱。 解决过拟合的方法： 1.从数据入手 ...
- 2022-08-10 19:07回答 2 已采纳 这里的错误提示是说第107行self.conv_1(x)的输入x的维度不对，输入x需要是1 channels而不是64 channels。x的维度应该是[64, 1, 28, 28]而不是[64, 2
- 2023-03-19 21:49回答 2 已采纳 参考GPT和自己的思路： 可能是因为算法和计算参数量的方法不一样导致的。官方文档提供的参数量估计可能是基于模型结构和每个层的参数数量来估计的，而使用pytorch自带的方法计算参数量可能是考虑了某些参
- 2023-02-15 17:17回答 2 已采纳 这个错误提示的意思是说，你正在将形状为 (1000, 160, 400) 的数据喂入形状为 (?, 160, 100) 的占位符中，而这两个形状是不匹配的。 要解决这个问题，有两种可能的方法： 修改
- 2023-08-08 07:10盼小辉丶的博客 过拟合是指机器学习模型在训练集上表现很好，但在测试集或未见过的数据上表现较差的现象。过拟合是由于模型在训练过程中过度拟合了训练数据的特点和噪声，导致了对训练样本的过度依赖和泛化能力不足。为了解决过拟合...
- 2020-03-11 22:00回答 1 已采纳 Fine-tune, 多任务学习， zero-shot学习， 持续学习
- 2022-09-01 00:20回答 2 已采纳 因为你返回的数据都是只有一个类别的r'dragon'，训练时的标签一直是[1,0]，所以模型针对任何数据的输出都是1,0。你应该修改一下你的数据加载器。你可以先参考一下我的博客Pytorch 2 迁移
- 2022-05-08 09:31回答 3 已采纳 可以加一个resize
- 2021-10-24 13:43远在远方_hh的博客 一、卷积神经网络CNN 最经典卷积神经网络有三层： Convolution Layer Pooling Layer（Subsampling）上采样 Fully Connected Layer ...与深度神经网络的区别 CNN不是全连接 Filter中的每个数据是学出..
- 2021-07-30 16:14回答 2 已采纳 多看看github代码，多去复现bn层一般加在卷积层后面把，池化层后面应该不加（才学一段时间，不知道说的对不对）
- 2023-07-06 16:11程序猿-饭饭的博客 卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉和图像处理中广泛应用的深度学习...本文将介绍过拟合问题的原因，并提供一些常见的解决方法，以帮助提高CNN模型的泛化能力和减少过拟合现象。如何解决CNN模型中的过拟合问题？
- 2017-08-29 03:33hello曹真的博客 CNN的基础回顾和过拟合问题的几种应对策略
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