各位可以看一下这种是什么原因吗 3分类问题 感觉train acc挺好的了 但是val差太多了 而且波动太严重了
验证集的acc loss波动都很大 训练集就很好
各位可以看一下这种是什么原因吗 3分类问题 感觉train acc挺好的了 但是val差太多了 而且波动太严重了
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- 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
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2021-02-25 00:59回答 4 已采纳 模型的泛化能力不行，即训练集数据覆盖范围小了，并没有覆盖到大部分情况。举个例子来说，你训练的数据都是圆形的，你用来测试矩形，那肯定不行啊。
- 2020-05-09 15:47王宜宝很牛的博客 2020/5/8——5/9 参考Stack Overflow相关问题下面的回答： stackoverflow_What does it mean when training and validation ... 训练集准确率没有验证集高，上网查了一下，属于正常状况。可以再改变比例训练尝试一下。
- 2022-07-16 10:25回答 2 已采纳 可以试试动态调整学习率 ，batch_size可以调，也可以调整下训练集测试集比例，设置每次保存最优模型等
- 2023-04-18 11:32回答 3 已采纳 30系显卡要求11.0以上的cuda，推荐11.7
- 回答 2 已采纳 说明你的样本太少，明显已经过拟合了。
- 2022-03-19 22:18bug生成中的博客 这个专栏更新各种AI，以及各种有趣的教程，有兴趣的小伙伴可以订阅一下。 首先是图片的搜集，方法无非两种 一是开源的数据集，直接拿来用，另一种就是自己搜集图片制作数据集。 这里我们可以通过爬虫，或是自己...
- 2019-04-01 17:31回答 1 已采纳 模型的定义没有看到，另外你epochs=10是不是太小了，还没有效果。
- 2023-03-12 18:19回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路，这种情况通常是由于模型在训练数据和验证数据上过拟合导致的。具体而言，您的模型在训练和验证数据上表现得非常好，但是在测试数据上表现不佳，这表明模型已经学习到了训练和验证数据的特定
- 2018-10-31 07:23回答 2 已采纳 是我程序的问题。。测试集我shuffle了数据，计算出来的结果也是shuffle过的。。跟标注的完全对不上，63的那个模型写的很早，测试集是没置乱的。。。。。
- 2022-12-31 10:18ytusdc的博客 学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断...
- 2018-12-10 06:32回答 4 已采纳 没看到你history输出的代码，感觉曲线图是可信的，而你输出val_loss的时候输出错了。
- 2021-11-15 20:14fwyynl的博客 这个问题很多人在训练自己或者迁移别的网络的时候都会遇到，特别是二分类这样的简单网络，感觉无处着手，都他妈的是对的，就是Loss不动。到底什么原因了？吐槽的网址很多。比如这里,或者这里。若想知道解决办法，请...
- 2022-10-22 00:50小wu学cv的博客 BGD在训练的时候选用所有的训练集进行计算，SGD在训练的时候只选择一个数据进行训练，而MBGD在训练的时候只选择小部分数据进行训练。这三个优化算法在训练的时候虽然所采用的的数据量不同，但是他们在进行参数优化的...
- 2022-05-06 13:58阿里技术的博客 建设真正可持续发展的人工智能，是跨多学科、综合性强和智力密集的复杂工作。本文将通过可用AI、可靠AI、可信AI三大类来分析遇到的困难和探索。
- 2024-04-25 15:06不懂开发的程序猿的博客 神经网络训练--过拟合与欠拟合
- 2023-05-31 10:27undo_try的博客 经典神经网络(6)ResNet及其在Fashion-MNIST数据集上的应用
- 2022-03-08 20:50Wiseym的博客 yolov5 训练结果解析 在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图： 一：weights 包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型） 二：confusion 1：混淆矩阵： ①：...
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3月11日
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