报错:TypeError: display_result() missing 2 required positional arguments: 'train_acc' and 'test_acc',程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
比如直接crop中心。这样test分布显然更好。而最终test时如果使用10-crop等技巧，那么test acc就更高了。
可能的原因包括：在training的时候使用了dropout，testing是没有dropout的 training data 做的 augmentation ...
以对数损失为例,假如正类预测概率为0.51,但是>0.5的。此时的loss很大,但acc是增加的。 如果val loss一直在上升,就要考虑过拟合的问题。因为,既然val的acc在上升,那多半train的损失还在降或者收敛了,而val的损失不断上升,一直下去就变成train loss远小于val loss了,就意味着过拟合。如果准确率达到要求,可以早停掉。
一、前言 前面我们了解了关于机器学习使用到的数学基础和内部原理,这一次就来动手使用 pytorch 来实现一个简单的神经网络工程,用来识别手写数字的项目。自己动手后会发现,框架里已经帮你实现了大部分的数学底层逻辑,例如数据集的预处理,梯度下降等等,所以只要你有足够
data augmentation把训练集变得丰富,制造数据的多样性和学习的困难来让network更robust(比如旋转,随机crop,scale),但是val和test的时候一般是不对数据进行data augmentation的 各种正则化,dropout在训练集上使用,却不会在验证集上使用,导致训练集的 loss 偏大 ...
模型L2_decayTrain acc1/acc5Test acc1/acc5 ResNet50 1e-4 75.13%/90.42% 77.65%/93.79% ResNet50 7e-5 75.56%/90.55% 78.04%/93.74% 综上所述,l2_decay可以根据具体的任务和模型去做相应的调整,通常简单的任务或者较大的模型,推荐使用较大的l2_decay,复杂的任务或者较小的模型,推荐使用较小的l2_dec...
test_loss,test_acc=model.evaluate(test_x,test_y)print('Test loss:',test_loss)print('Test accuracy:',test_acc) 1. 2. 3. 2.7 使用模型进行预测 最后,我们可以使用训练好的模型来进行预测。使用predict函数可以得到模型对新数据的预测结果。下面是一个示例代码: ...
# test model.load_state_dict(torch.load(config.save_path)) model.eval() start_time=time.time() test_acc,test_loss,test_report,test_confusion=evaluate(config,model,test_iter,test=True) msg='Test Loss: {0:>5.2}, Test Acc: {1:>6.2%}' ...
self.eval_['train_acc'].append(train_acc) self.eval_['valid_acc'].append(valid_acc) return self def main(): # 数据保存到'mnist_scaled.npz' if not os.path.exists('mnist_scaled.npz'): unzipdatasources() X_train, y_train = load_mnist('', kind='train') X_test, y...