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验证显示出巨大
的
波动。可能是什么原因?
image-classification
、
cnn
、
loss-function
我在
训练
CNN来解决三级图像分类问题。我
的
训练
损失
平稳地减少了,这是预期
的
行为。然而,我
的
验证
损失
显示出很大
的
波动。📷附加信息:我正在微调一个Resnet-18
的
最后一层,它是在ImageNet数据上接受过PyTorch
预
培训
的
。我必须指出,我在<
浏览 0
提问于2018-05-02
得票数 10
回答已采纳
1
回答
验证
损失
在
训练
损失
中不断波动。
deep-learning
、
keras
、
loss-function
、
convergence
我正在
训练
一个用于多目标回归
的
Keras
模型
,
使用
一个
自定义
的
损失
函数
,目的是使该
损失
函数
的
预测精度低于0.01。从
损失
函数
的
下面图可以看出,
训练
损失
和验证
损失
迅速低于目标值,
训练
损失
趋近较快,验证
损失
在
训练
损失<
浏览 0
提问于2018-08-06
得票数 1
1
回答
使用
不同
的
损失
函数
训练
预
训练
的
自定义
模型
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
self-supervised-learning
在TF2 keras中,我
使用
tensorflow.keras.losses.MeanSquaredError作为
损失
函数
训练
了一个自动编码器。现在,我想通过
使用
另一个
损失
函数
来进一步
训练
这个
模型
,特别是tensorflow.keras.losses.KLDivergence。这样做
的
原因是,最初
的
无监督学习是针对表征学习进行
的
。这本身并不是转移学习,因为没有新
的
浏览 28
提问于2021-02-01
得票数 0
3
回答
使用
Keras微调ResNet50 - val_loss不断增加
python
、
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
我正在尝试
使用
带tensorflow后端
的
keras
自定义
resnet50。然而,在
训练
之后,我
的
val_loss一直在增加。尝试
不同
的
学习率和批量大小并不能解决问题。
使用
不同
的
预处理方法也不能解决问题,比如重新缩放或在ImageDataGenerator中对resnet50
使用
preprocess_input
函数
。这是我正在
使用
的
代码 导入和预
浏览 2
提问于2018-07-27
得票数 2
1
回答
当
使用
TensorFlow对象检测API
训练
蒙面RCNN时,什么是‘
损失
’?
tensorflow
、
computer-vision
、
object-detection
我正在
训练
自定义
对象检测,
使用
Mask RCNN在TensorFlow对象检测中。因此,我将与边界框一起预测对象实例掩码。
预
训练
模型
:mask_rcnn_inception_v2_coco信息:tensorflow:全局步骤4182:
损失
= 0.0030 (2.745秒/步) ,在这种情况下,您能告诉我这里
浏览 1
提问于2019-01-24
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras
的
损失
在
模型
之间存在数量级
的
差异,这意味着什么?
python
、
tensorflow
、
keras
、
loss-function
对于上下文,我在Keras中
训练
了两个独立
的
自动编码器:一个具有标准
的
MSE
损失
函数
,另一个具有
自定义
的
MSE
损失
函数
。当在
训练
中
的
给定时间点评估这两个
模型
时,它们具有非常相似的性能,但
损失
却非常
不同
。 我
的
性能指标是平均百分比误差。这两个
模型
都在重建原始图像,平均误差在3%左右。然而,当这些
模型</e
浏览 31
提问于2020-04-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
何时停止
训练
对象检测tensorflow
tensorflow
、
object-detection
我正在
使用
google api(faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco).中提供
的
预
训练
模型
在水果数据集上
训练
更快
的
rcnn
模型
。我对默认配置做了很少
的
更改。(类数: 12 fine_tune_checkpoint:
预
训练
检查点
模型
的
路径,from_detection_checkpoint: true)。我拥有的带注
浏览 3
提问于2018-01-25
得票数 4
1
回答
Tensorflow:结合LSTM
模型
中
的
损失
函数
进行领域自适应
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
这是关于预测帕金森病
的
,因为我想建立一个独立于患者
的
LSTM
模型
。目前,我已经
使用
TensorFlow和我自己
的
损失
函数
实现了它。因为我计划在每批数据中引入标记
的
训练
数据和未标记
的
训练
数据来
训练
模型
。我想将我自己
的
损失
函数
应用于标记和未标记
的
训练
数据,还希望仅对标记
的
浏览 0
提问于2018-03-05
得票数 0
2
回答
您是否需要编写
自定义
训练
循环来
使用
Flux.jl获取每个时期
的
损失
值?
julia
、
flux.jl
Flux.jl提供了一个有用
的
train!
函数
,当该
函数
与@epoch宏配对时,可以充当主
训练
循环。然而,与大多数
自定义
训练
循环
不同
的
是,在每个
训练
时期没有关于
模型
精度/
损失
的
输出信息。train!
函数
确实提供了一个可选
的
回调,它似乎可以用来显示
训练
的
准确性,但我不确定如何做到这一点。是否可以
浏览 7
提问于2021-11-26
得票数 1
1
回答
如何限制每个类别每个图像最多一个实例,以实现更快
的
RCNN或Yolo对象检测?
deep-learning
、
computer-vision
、
object-detection
、
combinatorics
在
训练
和测试集中,每个输入图像
的
每个类别不能超过1个实例。 假设你有一个棋盘,每种类型最多有1个棋子(例如,1个黑车,1个黑卒等)。您希望您
的
对象检测器利用每种类型最多有1个实例
的
事实。我如何在更快
的
RCNN (或Yolo,或任何其他深度学习对象检测网络)中放置这样
的
约束?它不应该依赖于任何后处理启发式方法。
浏览 15
提问于2020-05-23
得票数 0
1
回答
训练
损失
正在减少,但验证
损失
是重要
的
。如何避免过度拟合
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
hyperparameters
、
overfitting-underfitting
我想重新
训练
谷歌
的
mediapipe手部地标,以便进行更多关键点检测,但该
模型
仅在tflite格式下可用,无法重新
训练
。我创建了一个与mediapipe手
模型
相同
的
模型
,并用我
的
自定义
数据对其进行了
训练
,但面临着过度拟合
的
问题, 我正在
使用
: RMSprop作为优化器 MSE (均方误差作为
损失
函数
) 批量大小= 32初始学习率=1e-3 dec
浏览 20
提问于2021-08-03
得票数 0
1
回答
计算
损失
的
Keras中间层输出
model
、
keras
、
theano
、
layer
、
loss
我
使用
Keras和theano,来
训练
一个自动编码器
模型
。我想
使用
模型
的
中间层表示在
损失
函数
(同一
模型
的
自定义
损失
函数
)中进行一些特定
的
计算。我可以从
模型
中输出中间层。但随后它将
使用
2个输出而不是1个输出进行
训练
。我想只
使用
最终
的
输出来
浏览 10
提问于2017-05-23
得票数 3
1
回答
您应该在哪个阶段绘制验证和学习曲线?
machine-learning
因此,假设我有一个二进制分类问题,我从一个logistic回归
模型
开始。我快速地评估了
模型
的
准确性(假设我们没有倾斜
的
数据集)。在此之后,我开始实现其他
模型
的
比较,我开始检查准确性评分,并绘制一条ROC曲线来评估AOC评分。我什么时候才能真正画出学习和验证曲线?我假
浏览 0
提问于2020-09-14
得票数 0
1
回答
定制
的
损失
函数
是否会影响Keras中
的
反向传播?
keras
、
backpropagation
我正在做一个
使用
Keras和tensorflow后端
的
项目。出于业务原因,我需要对某些类型
的
错误给予较高
的
权重,因此我实现了一个
自定义
的
损失
函数
。例如:if error > low_limit:我发现这个
自定义
的
损失
函数
确实改变了
训练
过程中显示
浏览 1
提问于2018-10-08
得票数 0
1
回答
用新
模型
Keras连接
自定义
预
训练
模型
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我将Sports_1M caffe
模型
转换为Keras,并将其作为
预
训练
模型
使用
到新
的
Keras
模型
中,我还加载了
预
训练
的
权重。 我删除了预先
训练
过
的
模型
的
顶层,最后与New连接起来。我不想再次
训练
加载
的
预
训练
模型
(只是想
使用
预</
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 2
1
回答
使用
什么
模型
来进行3个数字之间
的
相对比较?
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
embedding
我正在解决一个问题,我得到了三张
不同
菜肴(A,B,C)
的
图片,任务是找出figure B和figure C中哪一个更接近figure A (就味道而言)。我有一个有序图像(A,P,N)
的
训练
集,其中P (正)最接近A (锚)和N (负)。现在我想,不知何故,我需要想出一个代表味道
的
嵌入,然后
使用
一个有意义地比较菜肴
的
指标d(.,.)。现在我做了一些研究,发现了所谓
的
TripletLoss,它似乎解决了一个非常相似的问题。Olivier Moindrot
浏览 0
提问于2021-05-21
得票数 0
1
回答
用于三重
损失
训练
的
自定义
精度
函数
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
、
conv-neural-network
我正在尝试用tensorflow和keras
训练
一个三元组
损失
模型
。我正在
使用
VGG16
模型
从我
的
日期集创建2622个嵌入。我
使用
tfa.losses.TripletSemiHardLoss作为我
的
损失
函数
。我想在
训练
过程中添加一些精度
函数
,因为我觉得只跟踪
损失
是不够
的
。我知道我可以在
模型
“编译”
函数
中
浏览 25
提问于2020-07-17
得票数 2
1
回答
LightGBM:
训练
指标
lightgbm
我正在尝试为我
的
LightGBM
模型
定制
训练
损失
函数
。有人可以告诉我默认设置中
使用
的
损失
函数
是什么吗?我可以在哪里
自定义
相同
的
损失
函数
?
浏览 4
提问于2020-11-10
得票数 0
1
回答
TensorFlow: EVAL和INFER之间
的
区别
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
conv-neural-network
tf.contrib.learn.ModeKeys.EVAL和tf.contrib.learn.ModeKeys.INFER之间
的
区别是什么接口文档:
浏览 4
提问于2017-07-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么tf
模型
的
训练
过程中
的
二元交叉熵
损失
与sklearn计算
的
结果
不同
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
scikit-learn
、
cross-entropy
我正在
使用
tensorflow构建一个神经协同过滤推荐
模型
,
使用
二进制交叉熵作为
损失
函数
。当然,要预测
的
标签是二进制
的
。 在
训练
每个时期时,打印
损失
函数
。我有一个for循环,它逐个时期地
训练
模型
时期,然后在当前状态下
使用
模型
来预测测试标签,并
使用
sci-kit学习
的
log_loss
函数
再次计算
浏览 38
提问于2021-10-08
得票数 0
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