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社区首页 >问答首页 >CNN测试性能几乎100%

CNN测试性能几乎100%
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Stack Overflow用户
提问于 2018-03-14 23:26:00
回答 1查看 66关注 0票数 0

设计了一个CNN来检测脑电的运动。

输入大小(脑电图数据):18x64-18电极和64个样本/时。

代码语言:javascript
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      convlayer1; (10 filters of size 1x4)
      reluLayer();
      maxPooling2dLayer([1,2],'Stride',[1 2])
      dropoutLayer(0.1);
      convlayer2; (20 filters of size 4x1)
      reluLayer();
      maxPooling2dLayer([2,1],'Stride',[2 1])
      dropoutLayer(0.1);
      fullyConnectedLayer(2);
      dropoutLayer(0.2);
      softmaxLayer();
      classificationLayer()];

8名受试者的数据。使用7个科目对网络进行了培训,并使用左边的科目进行了测试。所有8个科目(基本上是织布机)都是如此。训练正确率为96-98%,验证准确率为96-98%。部分受试者的检测准确率为100%,少数人为98.99%。这是一个过度拟合的情况,还是这个结果是可靠的?

谢谢你的时间和帮助。文卡特

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-03-15 07:47:20

如果测试性能比它更好的话,那就不是过度安装的问题了。过度拟合避免了泛化,但是如果你的模型在测试数据上表现良好,这意味着它正在处理一些看不见的数据和广义的数据。

票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/49289171

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