吉你啰油 2023-02-19 15:09 采纳率: 100%
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深度学习中,模型的准确率飘忽不定是什么回事

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我用的是vgg16的网络,训练的训练集比较少,只有500张左右

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  • qq_46161207 2023-02-19 16:02
    关注

    模型的准确率飘忽不定可能有以下几个原因:

    1.数据集不足:如果数据集很小,模型可能无法充分地学习数据集中的特征,因此准确率可能会随着不同的训练数据集的变化而变化。

    2.模型结构:如果模型结构不合适,可能无法很好地拟合数据集中的特征,导致准确率的波动。

    3.超参数:超参数的选择可能会影响模型的准确率,例如学习率、批量大小等。不同的超参数选择可能会导致准确率的变化。

    4.训练策略:训练策略的选择可能会影响模型的准确率,例如优化器、损失函数、学习率调度等。不同的训练策略选择可能会导致准确率的变化。

    对于你的情况,由于你的数据集比较小,可能会导致模型过拟合或者欠拟合,导致准确率的波动。建议尝试增加数据集的大小或者使用数据增强来解决这个问题。同时,也可以尝试调整模型的结构和超参数,寻找最优的模型。

    如果模型过拟合,可以采用以下方法改进:

    1.增加数据量,可以通过数据增强等方法扩充数据集;
    2.采用正则化方法,如L1、L2正则化、dropout等;
    3.减少模型复杂度,如减少层数、减小卷积核大小等;
    4.采用预训练模型或迁移学习的方式。
    如果模型欠拟合,可以采用以下方法改进:

    1.增加模型复杂度,如增加网络层数、增大卷积核大小等;
    2.减少正则化强度,如减小L1、L2正则化系数、减少dropout等;
    3.增加数据量;
    4.采用更好的优化算法或超参数调优等方法。
    另外,数据质量也会对模型准确率产生影响,可以通过数据清洗、数据预处理等方式提高数据质量。同时,可以尝试调整模型参数,如学习率、批量大小等,以优化训练效果。

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