关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
我与猫儿闲卧
2023-03-23 22:14
采纳率: 0%
浏览 35
首页
人工智能
训练、验证集结果都很好,但训练集图像当作测试集时却很差
深度学习
人工智能
模型的训练集和验证集结果都很好,为什么把训练集图像当作测试集时,结果却很差呢?
以上是训练时的结果
这里是load了train_acc最优的模型,把训练集图像当作测试集再跑一遍模型算出来的结果
收起
写回答
好问题
0
提建议
关注问题
微信扫一扫
点击复制链接
分享
邀请回答
编辑
收藏
删除
结题
收藏
举报
1
条回答
默认
最新
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
爱晚乏客游
2023-03-24 10:22
关注
你这图看起来都过拟合了,val的acc和loss都不动了,但是train的都还在继续提升
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
微信扫一扫
点击复制链接
分享
举报
评论
按下Enter换行,Ctrl+Enter发表内容
查看更多回答(0条)
向“C知道”追问
报告相同问题?
提交
关注问题
YOLO模型
训练集
划分建议:Train/Val/Test比例怎么定?
2025-12-28 18:54
王小约的博客
科学划分
训练
、验证与
测试集
是YOLO模型落地的关键。避免数据泄露、确保分布一致性,并根据数据量选择合适比例或交叉验证。
时
间序列或多设备场景需按顺序或留一域划分,
测试集
必须独立且仅评估一次,以保证评估真实...
Early Stopping中基于
测试集
(而非
验证集
)上的表现选取模型的讨论
2023-02-09 15:18
Yuezero_的博客
Early Stopping中基于
测试集
(而非
验证集
)上的表现选取模型的讨论
恶意软件家族分类:基于微软数据集的灰度
图像
预处理技术
2025-10-02 11:44
sun99的博客
核心是利用微软提供的恶意软件分类数据集,将.bytes文件中的十六进制字节流映射为像素值,生成固定宽度的灰度
图像
,从而将复杂的代码分析问题转化为CNN擅长的
图像
分类任务。文章提供了完整的Python代码实现,并探讨...
PETRV2-BEV
训练
教程:nuscenes数据集mini_val模式标注生成详解
2026-01-06 12:58
Kimgoeunlaogong的博客
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署
训练
PETRV2-BEV模型的镜像,并完成nuscenes数据集mini_val模式的标注生成。通过该平台,用户可以快速搭建环境并启动
训练
流程,该模型主要用于自动驾驶场景中的鸟瞰图(BEV)...
Yolov5_v6.2
训练
数据集进行预测
2022-11-05 11:34
jhy-ColdMoon的博客
Yolov5_v6.2环境部署,并在云端
训练
自己的数据集
3、k - 最近邻分类器及使用
验证集
取得超参数
2018-07-06 18:05
qxdx.org的博客
这个想法很简单:在
训练集
中,不是找到最接近的一个
图像
,而是找到最近的k个
图像
,并用这k个
图像
占多数的标签作为待预测
图像
的标签。特别地,当k=1
时
,就是前面的最近邻分类器。K取较高值具有平滑效果,使得分类器...
开放集识别:从理论到实践的关键挑战与前沿探索
2025-09-14 10:06
Star的博客
本文深入探讨了开放集识别的核心理论与工程实践。文章剖析了模型在真实开放世界中面临的关键挑战,如对未知样本的过度自信和阈值设定难题,并系统梳理了基于判别模型、生成模型及贝叶斯方法等主流解决方案。通过理解...
MR2多模态谣言检测数据集实战指南:从数据获取到模型部署
2025-10-20 06:52
github5actions的博客
本文提供了MR2多模态谣言检测数据集的实战指南,涵盖从数据获取、预处理...详细介绍了如何利用该多模态数据集,结合文本、
图像
和网页信息,构建并
训练
有效的谣言检测模型,并探讨了特征融合与模型部署优化的实用技巧。
肺部音频数据集:从咳嗽检测到呼吸音分类的全面解析
2025-07-15 23:54
mqtt6iot的博客
本文全面解析了用于AI肺部声音分析的核心数据集,包括COUGHVID、语谱图呼吸音数据集和剑桥大学COVID-19 Sounds。文章深入探讨了各数据集的特点、适用场景及实战应用,为开发咳嗽检测与呼吸音分类模型提供了从数据...
用PyTorch从零
训练
花卉分类模型:5种常见花朵识别实战(附完整数据集)
2025-10-22 03:54
反内卷战士508的博客
本文详细介绍了如何...内容涵盖完整的数据集准备、数据预处理与增强、卷积神经网络(CNN)的搭建与迁移学习策略、模型
训练
调优以及最终的评估与部署实战,为深度学习初学者提供了一套清晰可复现的
图像
分类项目指南。
没有解决我的问题,
去提问
向专家提问
向AI提问
付费问答(悬赏)服务下线公告
◇ 用户帮助中心
◇ 新手如何提问
◇ 奖惩公告
问题事件
关注
码龄
粉丝数
原力等级 --
被采纳
被点赞
采纳率
创建了问题
3月23日