cnn训练准确率很高,测试准确率很低(loss有一直下降)是为什么?
tensorflow模型,4层cnn。数据有shuffle,有用dropout层,有用l2正则化,都没啥用,训练准确率很高,能到达1,测试准确率很低,保持在0.5左右,但...
tensorflow模型,4层cnn。数据有shuffle, 有用dropout层,有用l2正则化,都没啥用,训练准确率很高,能到达1,测试准确率很低,保持在0.5左右,但是loss有一直下降),请问是什么原因呢?
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刚刚学习TensorFlow,在处理图片分类的问题中发现训练的准确率很低,只有20%,只不过识别的数据集是我自己的数据集,是一些信号图片,图片是256*128的,当时用这个例子识别2种信号时准确率很高,现在识别5种信号,准确率就只有20%,训练损失到是会下降,但是准确率基本不变在训练cnn的过程中,训练集准确率逐渐升高,loss平稳下降,但是测试集动荡剧烈
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如果他的训练准确度很高,那么说明机器性能是没有问题的,
但是测试准确率低可能是你们把机器拿来之后设置有问题。
但是测试准确率低可能是你们把机器拿来之后设置有问题。
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说明两者不协调,还得努力
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请问cnn在这段语句里面表示什么意思?
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