val acc 大于 train acc 的原因 https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/88071189: validation的样本数量一般远小于training的 val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的(经过大量的训练学习到东西了) 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...
为了解决这个问题,我做了几件事: I没有在conv层之间使用删除层, I缩短了训练较长时间的数据 的范围(测试精度下降到62%,val_acc最终达到100%)。 造成这个问题的原因是什么,如何解决呢?如何在Python中显示高精度的测试图像? deep-learning conv-neural-network tensorflow keras ...
early stopping: 跟验证集validation有关,利用验证集来做测试,在做交叉验证的时候会有一个val的loss和acc曲线,根据这个曲线会自动earlystop 因为一般认为在验证...及时early stop。 dropout层: dropout层就是在训练train时,把网络的连接数量降低,减少了参数量,可以减少过拟合。但是在验证和测试时,不能用dropout层,下...
首先看数据有没有预处理，减去均值除以方差 再看看数据有没有增强，比如说随机裁剪，水平翻转，亮度饱和...
train_acc 0.99, val_acc 0.21。。。我感觉要死了 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...查看更多 a 1829关注 206粉丝 84微博 微关系 她的关注(1829) 漳州发型设计师-Tim 蓝宝是一只猫 俗人一个JTD 阁小仙女 ...
val loss曲线出现尖峰,train loss一直下降趋于平稳 技术标签:tensorflow机器学习annpython 查看原文 如何根据keras的fit后返回的history绘制loss acc曲线 model.summary() #绘制acc-loss曲线import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(hist.history['loss'],color='r') plt.plot(hist.history['val_loss'],color='g...
我有一个自定义的回调函数,它在epoch_end上打印出一些数据。具体地说,训练准确性或验证损失。使用模型中的verbose=1,fittensorflow打印出训练损失、训练精度、val_loss和val_accuracy,如下所示。显然,is也在使用tqdm打印进度条。问题是,如果我打印出在纪元末尾的回调中从acc=logs.get(' accuracy ')捕获的...
深度学习由loss与acc看结果 loss acc val_loss val_acc 前言 本文:训练过程的可视化包括训练集和验证集的acc和loss曲线,根据曲线的不同特点进行超参数调节,可以不断优化网络,总结以下一些曲线特点。开发环境:TensorFlow + Keras + Python问题类型:二分类问题数据集:训练集7170个样本 正负各一半 分类为1/0,验证集...
from sklearn.cross_validation import train_test_split import sklearn.ensemble from sklearn.model_selection import cross_val_score # from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn import preprocessing import pdb from sklearn.neural_network import MLPClassifier ...
if i % train_log_step == 0: train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={input_images: batch_input_images, input_labels: batch_input_labels, keep_prob: 1.0, is_training: False}) print("%s: Step [%d] train Loss : %f, training accuracy : %g" % ( datetime.now()...