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关注如果损失增加并且准确度增加也是因为你的正则化技术运行良好并且你正在应对过度拟合问题 . 只有当损失开始减少而精度继续增加时，才会出现这种情况 。 否则，如果损失不断增长，您的模型就会出现分歧，你应该寻找原因（通常您使用的学习率过高）。
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- 2019-07-25 20:24回答 2 已采纳 首先一点，我习惯讲问题，很啰嗦。因为我想把问题讲的连之前不知道的人都可以清楚明白。你不介意就继续看吧。 第一个：我们训练模型其实在做什么。 神经网络模型本质就是一个算法，一个组合的算法。我们训练神
- 2019-07-19 10:18回答 3 已采纳 LSTM是用来做文本生成，做垃圾邮件识别似乎没有什么道理。 你的loss用的可能是MSE，平方误差对于大的误差的减小比较敏感，但是对于最终的分类没有什么帮助，就导致acc没有什么变化loss一直下降
- 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？
- 2021-03-02 14:34archimekai的博客 模型准确率不高的常见原因 模型的准确率不高，模型的metrics达不到预期，常见的原因有以下几方面： 1、数据集问题 数据集中缺失值过多 数据集每个类别的样本数目不均衡 数据集中存在异常值 数据集中的数据对...
- 2022-02-05 14:50回答 2 已采纳 少训练上一些轮或者提前终止，要不你就在训练集里加上一些错误的例子
- 2021-06-06 10:50回答 5 已采纳 train_acc和val_acc在这3个epoch都是在增长的，从网上直接下载的代码精度一个是0.9+，一个0.6+也算是正常的。接下来就需要题主针对自己的数据集找特点进行网络调参，或者数据预处理的
- 2021-02-08 23:17回答 1 已采纳 有二个地方要改一下， kernel_size[0],kernel_size[1]->kernel_size，要以元组形式参数传入. 运行的片断，准确率在98%左右： Epoch 3/1
- 2024-08-23 17:22和老莫一起学AI的博客 Prompt Engineering 涉及为大型语言模型设计有效的输入（Prompts），以引导模型生成所需的输出。这个过程不仅需要精确表达问题或需求，而且要格式化输出以适应特定应用。
- 2022-08-17 10:03回答 8 已采纳 数据增强使用CutMix和Cutout，其中CutMix就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果按一定的比例分配；Cutout:随机的将样本中的部分区
- 2022-06-22 10:51回答 3 已采纳 不是，你这个是class_loss一塌糊涂导致你的pr和map曲线也不行，但是你的obj和box是正常的，也就是说网络有找到目标，只不过目标在分类的时候分错了。首先考虑的应该是你的数据集情况。1.你的
- 2023-02-22 14:12回答 4 已采纳 为了帮助调试，您可以调用 tf.config.run_functions_eagerly(True) 来全局停用和重新启用 tf.function。这句话来自于官方教程，直接在主程序前面写上这句代码，
- 2023-07-20 01:53AI天才研究院的博客 近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，以医疗影像分析为代表的图像处理技术也越来越得到重视。越来越多的人逐渐从事医疗影像相关的工作，如临床诊断、病理分析等。传统的诊断方法存在诸多局限性，尤其是在脑出血、...
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2023-08-07 00:55AI天才研究院的博客 1970年代，计算机刚刚兴起时期，系统能识别图像和声音信息都还很不成熟，这就需要用到多模态感知和多对象追踪技术。多模态（Multimodality）指的是同时处理图像、视频、声音、文本等不同模态的信息；而多对象追踪...
- 2023-06-19 03:21AI天才研究院的博客 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各行各业中被越来越多地...尤其是在企业中，大模型被视为提高生产力、优化运营和增加收益的利器，越来越多的公司开始着手部署大模型。本文将探讨在企业中做大模型的原因。
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8月20日
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