深度学习结果差如何修改？

Question

佬们，机器学习结果如下图，请问这个是什么问题，怎么修改呀？┭┮﹏┭┮ 看到这个结果我都想笑，整成艾宾浩斯遗忘曲线了。。
模型是 手动特征提取与cnn+bilstm融合。

Answer 1

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深度学习结果差如何修改？

你的问题是关于深度学习模型的结果不理想，模型是手动特征提取与CNN+BiLSTM融合。根据你提供的结果图，模型的性能似乎不理想，类似于艾宾浩斯遗忘曲线。

以下是一些可能的原因和解决方案：

1. 数据 imbalance：如果你的数据中存在严重的不平衡问题，模型可能会被训练成只关心少数类别的样本，而忽视大多数类别的样本。可以尝试使用数据 augmentation、oversampling minority class、undersampling majority class 等方法来解决这个问题。
2. 模型过拟合：如果模型太复杂，可能会过拟合训练数据，导致泛化能力不强。可以尝试使用 dropout、L1/L2正则化、early stopping 等方法来防止模型过拟合。
3. 模型选择：可能你的模型选择不当，导致结果不理想。可以尝试使用其他模型，例如 transformer、resnet 等，来看看是否可以取得更好的结果。
4. hyperparameter tuning：模型的超参数可能需要调整。可以尝试使用 grid search、random search、bayesian optimization 等方法来找到合适的超参数。
5. 数据预处理：数据预处理可能会对结果产生影响。可以尝试使用 normalization、feature scaling、data augmentation 等方法来提高数据的质量。

这些可能的原因和解决方案只是一个起点，你需要根据你的具体情况来进行调整和尝试。