五亿个小铃铛` 2023-03-04 17:42 采纳率: 100%
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卷积神经网络中,训练集、测试集、验证集实现其相应功能所进行的具体操作是什么?(语言-python)

#不解的地方
1.训练集经过卷积、池化、激活提取了图片特征之后,在全链接层中y=w1x+w2x+b(这里先将模型定简单点),x是不是就相当于提取的特征,y就是训练集中已知的标签呢?那训练集迭代求w1、w2和b是不是就是通过反向传播迭代求出的?
2.验证集的作用是用来调整模型超参数的,也是在经过卷积、池化、激活后,到全链接层之后y=w1x+w2x+b,那这时的y是不是也是已知的标签,x是提取的特征?那w1和w2上面已经求出来了,算是已知的,这样整个模型的参数都是已知的,这怎样调整呢?如果算w1、w2、b不是已知的,那训练集求出来的那个有什么用呢?
3、测试集是不是就是先用卷积、池化、激活来提取特征,然后全链接层y_hat=w1x+w2x+b,x就是提取的特征,w1、w2、b已经迭代出来了,这样求出的就是y_hat了是不是?
上面基本思想是这样的吗?有哪些不对的地方呢?帮帮我解答一下吧,非常感谢!

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  • CodeBytes 2023-03-04 18:02
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    该回答引用ChatGPT

    1、在卷积神经网络中,训练集中的样本经过卷积、池化、激活等操作提取特征后,会进入全连接层。在全连接层中,输入的特征向量x被乘以权重矩阵w1和w2,并加上偏置b,得到输出向量y。x是提取的特征,y是训练集中样本的标签。在训练过程中,通过反向传播算法更新权重矩阵w1、w2和偏置b,使得神经网络的输出尽可能地接近标签。

    2、验证集是用来评估模型性能和调整模型超参数的。在验证集上进行模型测试时,经过卷积、池化、激活等操作提取特征后,得到的特征向量x被乘以已经学习到的权重矩阵w1和w2,并加上偏置b,得到输出向量y。在这里,x是提取的特征,y是验证集中样本的标签的预测值。调整模型超参数时,我们可以使用验证集的性能作为参考,如调整学习率、正则化参数等。调整过程并不会影响全局的权重矩阵w1、w2和偏置b。

    3、在测试集上进行模型测试时,和验证集类似,经过卷积、池化、激活等操作提取特征后,得到的特征向量x被乘以已经学习到的权重矩阵w1和w2,并加上偏置b,得到输出向量y_hat。在这里,x是提取的特征,y_hat是测试集中样本的标签的预测值。这个预测值可以用来衡量模型的性能,并做出相应的调整或改进。

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