m0_55836393 2023-03-02 12:16 采纳率: 50%
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keras 回归模型训练 accuracy不变

在进行回归模型训练时,accuracy的值一直为一个固定的值是什么原因呀

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  • 霸都小魔女 2023-03-02 12:18
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    小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
    accuracy不变可能是模型过拟合或者欠拟合的原因,过拟合就是模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现不好,而欠拟合则是模型在训练集和测试集上都表现不好,accuracy值一直不变。

    解决这个问题的方法有很多,比如增加训练数据,增加模型的复杂度,改变模型的结构,添加正则化项,改变学习率等等。

    # 例子
    model.add(Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
    

    另外,在训练模型时,可以使用K折交叉验证,以确保模型的泛化能力,避免过拟合。K折交叉验证是将训练集分成K份,每次取其中一份作为验证集,其余K-1份作为训练集,这样重复K次,最后取K次训练结果的平均值作为最终的训练结果。

    # 例子
    kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)
    cvscores = []
    for train, test in kfold.split(X, Y):
        model.fit(X[train], Y[train], epochs=150, batch_size=10, verbose=0)
        scores = model.evaluate(X[test], Y[test], verbose=0)
        cvscores.append(scores[1] * 100)
    

    总之,accuracy不变可能是模型过拟合或者欠拟合的原因,可以通过增加训练数据,增加模型复杂度,改变模型结构,添加正则化项,改变学习率等方法来解决,同时也可以使用K折交叉验证来确保模型的泛化能力。
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