请问各位,用灰度图像训练resnet作二分类任务,但是不管输入什么,模型预测总是给出相同的结果,这是什么情况呢?
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resnet作二分类任务,不管输入什么都只给出相同结果
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「已注销」 2023-01-28 07:54关注可能是由于模型没有正确地学习输入数据,导致在所有输入上都预测相同的结果。可能的原因有:
数据不够多或者不够好,导致模型无法学习到有用的特征。
模型参数过少或者过大,导致模型无法学习到有用的特征。
没有使用足够的正则化方法,导致模型过拟合。
优化算法没有正确地训练模型。
建议检查数据的质量和数量,调整模型的参数,使用正则化方法,并使用不同的优化算法重新训练模型。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被题主和专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报微信扫一扫点击复制链接分享编辑预览轻敲空格完成输入- 显示为
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- 2022-03-21 00:30回答 1 已采纳 提示不是说了吗,需要切换函数的API,你用的函数是旧版本的,需要切换到新版本去,报错提示里面也跟你说了要切换哪些什么函数了
- 2022-12-26 12:44回答 2 已采纳 ResNet18的基本含义是,网络的基本架构是ResNet,网络的深度是18层,里面的10和3应该是按情况设定的输入和输出维度详细可参考
- 2023-02-15 07:50回答 2 已采纳 如果你训练好ResNet模型后,需要进行模型的测试和评估。一般情况下,测试代码会有以下步骤:1、导入测试数据集:在测试代码中,你需要导入测试数据集,它应该和你训练模型时使用的数据集是相同的。2、加载模
- AI天才研究院的博客 监督学习则要求训练样本既含有输入特征向量x,又包含输出结果y,因此学习算法根据训练样本的规律进行学习,从而可以对输入数据进行预测或分类。非监督学习则不需要标注训练样本,通过聚类、密度估计、关联分析等方式...
- 2022-08-30 06:18回答 1 已采纳 不一定。RepVGG中所说,采用多分支结构比单分支结构精度高一些,那是在重构后参数相同的条件下才有效。backbone级别的并行分支肯定不会增加精度,同样的数据下,参数更多了。你可以考虑使用更大的ba
- 2021-09-06 04:52回答 1 已采纳 没有导入对应的模块或者没有定义这个变量。
- 2023-03-03 10:37回答 1 已采纳 小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:YOLOv3、SqueezeNet和ResNet50都是深度学习算法,它们在SSD目标检测中的使用可以提高检测的准确率和性能。YOLOv3是一种快速的目标检测
- 2022-10-23 15:03v_JULY_v的博客 ”,我当时给他发了张俊林老师的BERT文章,所以没太在意。直到今天早上,刷到CSDN上一篇讲BERT的文章,号称一文读懂,我读下来之后,假定我是初学者,读不懂。(这是),再比如国内张俊林老师的这篇《》,然后你会...
- 2022-08-22 05:01回答 3 已采纳 请看👉 :残差网络(ResNet)训练(CIFAR10)
- 2022-12-28 03:11回答 5 已采纳 你这报错在这里面,跟你贴的代码一点关系没有,都还没执行到这里呢。看报错信息,应该是你的输出口设置不对,原来两分类是两个,你多分类的话全连接层的输出也要改的。
- 2022-12-16 09:05回答 1 已采纳 如下是详细解答,望采纳在 PyTorch 中,可以使用如下方式修改 ResNet50 模型的最后一层: 首先,导入所需的库: import torch import torchvision.model
- 2020-12-10 03:03视学算法的博客 公众号关注“视学算法”设为 “星标”,重磅干货,第一时间送达!本文作者:张俊林https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699未经授权,严禁二次转载Bert最...
- 2021-04-09 16:45zenRRan的博客 点击下面卡片,关注我呀,每天给你送来AI技术干货!作者:张俊林博士知乎专栏:深度学习前沿笔记原文可点击文末阅读原文直达Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Be...
- 2024-06-29 16:03可信AI进展的博客 ChatGPT发布后,AI相关话题被推向了...此次对比,将回避对数据、算法、算力、系统等专业知识的探讨,从自然语言任务、图像处理任务、语音生成、视频生成、代码能力、AI 推理等六大方面,详细介绍AI的能力表现及效果。
- 2020-11-26 04:21喜欢打酱油的老鸟的博客 具体而言,作者重点分析了 7 个最近出现的基于JavaScript 的 DL 框架,并对比了具体框架支持哪些 DL 任务。 深度学习(Deep Learning,DL)是一类利用多层非线性处理单元(称为神经元)进行特征提取和转换的机器...
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