对于不同的数据集，相同的CNN模型需要不同的学习率吗？
对于不同的数据集，相同的CNN模型可能需要不同的学习率。学习率是深度学习中的一个重要超参数，用于控制模型在训练过程中参数更新的速度。不同的数据集具有不同的特征分布和数据分布，因此模型在不同数据集上的学习率需求可能不同。
在实际应用中，可以通过调整学习率来优化模型的训练效果。如果学习率过大，可能导致模型在训练过程中发散，无法收敛到最优解；而学习率过小，则可能导致模型收敛速度过慢，需要更多的训练时间才能达到较好的效果。
因此，针对不同的数据集，可以通过实验和调参来确定最佳的学习率。一种常用的方法是使用学习率衰减策略，即在训练过程中逐渐降低学习率的数值，以提高模型的稳定性和收敛速度。
腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，其中包括AI推理加速器、GPU云服务器、深度学习平台等，可以支持开发者进行深度学习模型的训练和推理。具体产品和服务详情，请参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/ai
相关·内容
1回答
对于不同的数据集，相同的CNN模型需要不同的学习率吗？
deep-learning、conv-neural-network、image-segmentation、tf.keras、hyperparameters
我使用卷积神经网络模型对医学图像进行分割。当我训练模型(例如提拉米苏模型)时，我尝试了论文中推荐的相同学习率，但是，我得到了不好的结果。我关心的是，当我们对不同的数据集使用该模型时，我们是否需要找到不同的最佳学习率。例如，在本例中，他们使用CamVid<em
浏览 61提问于2019-10-30得票数 0
回答已采纳
1回答
再训练初始和下采样
tensorflow
我使用我自己的640x360图像数据集，使用初始模型跟踪进行迁移学习。我的问题分为两个部分
1)我的数据集包含640x360张图像。发生的第一个操作是向下采样到299x299吗？我问这个问题是因为我有相同数据集的更高分辨率版本，我想知道用更高分辨率的图像进行训练是否会导致<e
浏览 0提问于2017-06-23得票数 0
2回答
是否可以在一个数据集上训练CNN，并在另一个具有不同类的数据集上进行测试？
tensorflow、keras、deep-learning、dataset、conv-neural-network
我是深度学习的新手，我正在做一项使用CNN的研究。我需要在图像(地标图像)的数据集上训练CNN模型，并使用不同的数据集(地标图像)测试相同的模型。动机之一是看到模型的泛化能力。但问题是:由于用于训练和测试的数据集<
浏览 4提问于2019-01-23得票数 1
1回答
如何评估/提高具有不平衡数据集的神经网络预测的准确性？
python、machine-learning、scikit-learn、neural-network、classification
我使用gridsearchcv来确定my分类器中的哪些超参数可以使我的神经网络的准确性更高。我发现层和节点的数量会造成差异，但我正在尝试找出哪些其他配置可以在准确性方面有所不同(实际上是F1分数)。但是根据我的经验，像“激活”，"learning_rate"，“求解器”这样的参数看起来并没有真正改变任何事情。我需要做一个研究，看看其他哪些超参数可以通过神经网络来影响预测的准确性。有没有人对哪些参数与层/节
浏览 28提问于2019-05-12得票数 0
回答已采纳
1回答
虽然培训是100%，但是无法提高验证的准确性，以及如何将从视频中提取的图像提供给深度学习模型。
python、keras、deep-learning、lstm、gesture-recognition
我正在使用200亿个jester数据集建立一个手势识别系统。目前，我只在4节课上工作。数据集包括从视频中以12帧/秒的速度提取的图像。我建立了两个模型，3D-CNN和CNN-LSTM，但只使用角角和Tensorflow获得了大约25-30%的精度。个手势进行平衡，我运行了该模型100个时代。建筑正确吗？我对提供图片也有疑问。当我正在制作视频的时候，我<e
浏览 0提问于2018-11-19得票数 2
回答已采纳
1回答
是否可以对我的问题应用技能学习评估指标，如精确度、召回率、f1_score？
python、scikit-learn、image-classification
我的深度学习主题是将图像分类为5个不同的类别。我使用ImageDataGenerator库将我的数据集分割为训练和测试。我已经成功地按照CNN方法开发了一个模型架构，并在测试数据集上评估了我的模型的性能，这使我的准确率达到了83%。 是否可以应用技能学习评估指标，如精度、召回率</em
浏览 12提问于2020-09-23得票数 0
回答已采纳
1回答
CNN-VAE，处理大小不同但像素分辨率相同的数据集的最佳实践。
deep-learning、computer-vision、conv-neural-network、autoencoder、image-size
我知道已经提出了很多解决方案来训练一个输入大小可变的CNN，但是我所面临的情况是不同的：因此：
使用完全卷积网络或使用AdaptiveAvgPooling (或相当于不同
浏览 3提问于2020-04-01得票数 0
1回答
HoG与CNN的比较
computer-vision、histogram、conv-neural-network、feature-extraction
我正在研究方向梯度直方图(HoG)和卷积神经网络(CNN)在杂草检测中的应用。我有两个不同杂草的数据集。1)第一个数据集包含两个类，具有18个图像。使用数据增强(旋转、添加噪声、照明变化)增加数据集
使用CNN，我得到了77%的测试准确率，使用支持向量机的
浏览 1提问于2017-05-23得票数 2
1回答
CNN与RNN: 20_newsgroup数据的分类
rnn、cnn
我是ML领域的初学者。我正在学习角角，以获得亲身体验。我选择了20_新闻组数据的分类作为我的任务，我使用glove.6B.50d.txt进行嵌入。我选择为这个任务训练一个RNN，因为它有更好地学习时间序列数据的能力。训练与不同组合的LSTM层和输出尺寸，然后收敛到一个组合。然后，我尝试了同样的任务的CNN模型。我发现CNN<em
浏览 0提问于2018-05-23得票数 1
2回答
类中不同数量的图像
deep-learning、keras、tensorflow、convolutional-neural-network、cloud-computing
我正在做一个深入学习的CNN项目。数据集包含500多个类，类有不同数量的项(图像)。例如，有些类有5幅图像，有些类有10幅，有些类有20幅图像，有些类有超过20幅图像。我可以使用这个数据集来创建CNN模型吗？注:我将使用VGG来训练模型。
浏览 0提问于2018-06-28得票数 3
回答已采纳
1回答
数据集子集的CNN -如何调优超参数
dataset、cnn、accuracy、hyperparameter-tuning、gridsearchcv
我有一个数据集，并希望在不同大小的数据集子集上对CNN进行培训。我已经有一个CNN，如果我使用整个数据集，分类非常好。现在的问题是，如果我真的应该尝试额外优化CNN的参数为子集，无论我是否做数据增强？如果我试图通过使用RandomizedSearchCV或GridSearchCV来优化卷积层的数量、不同的<em
浏览 0提问于2019-09-02得票数 0
0回答
在CNN上，快速损失收敛意味着什么？
batch-file、tensorflow、deep-learning、caffe、loss
我正在两个不同的DL库(Caffe Tensorflow)中训练两个CNN (AlexNet E GoogLeNet)。网络由每个图书馆(和)的开发团队实施
我将原始Imagenet数据集减少到1个类别的1024张图像--但设置了1000个类别在网络上进行分类。所以我训练了CNN，不同的处理单元(CPU/GPU)和批处理大小，我观察到损失很快收敛到接近零(在大多数情况下在1个时期完成之前)，如下图所示(Tensorflow上
浏览 5提问于2017-12-05得票数 2
回答已采纳
1回答
在更快的R-CNN中预训练网络的目的是什么？
faster-rcnn、conv-neural-network
我不能理解预先训练好的网络的目的。据我所知，它用于RPN和分类网络。但我不明白是怎么做到的。
浏览 13提问于2020-03-16得票数 0
1回答
基于分割帧的CNN视频分辨率识别模型的建立
tensorflow、image-processing、deep-learning、pytorch、conv-neural-network
我正在做一个学生项目，涉及到视频中的分辨率识别
提取的帧有不同的尺寸，所以我需要将它
浏览 5提问于2021-12-14得票数 1
回答已采纳
1回答
图像中颜色和纹理的均匀性
python、opencv、machine-learning、deep-learning、computer-vision
我是一个新的领域深入学习，并有一个问题，以确定两个图像是否具有一致的颜色和纹理。例如，我有一个
现在，关于这张图像，我需要确定以下图像是否具有均匀的纹理和颜色分布-
图像3 -我需要开发一个算法，它将用主图像来评估这由于图像的颜色和纹理的均匀性，算法需要对图像1进行审批，拒绝image2。
我解决这个问题的方法是直接分析图像以进行纹理检测。我发现
浏览 0提问于2019-01-13得票数 1
回答已采纳
1回答
基于小数据集的转移学习和CNN的比较
machine-learning、neural-network、cnn、transfer-learning
我在CNN做图像分类，我有一套3200 imges的训练集和400张图像的训练集。我使用了两种不同的方法来完成这个分类:转移、学习和从头开始创建CNN。在转移学习的情况下，我的准确率为85%，而从零开始构建网络的准确率为89%。
但是通常一个小的数据集不应该传输精益有更好<e
浏览 0提问于2019-12-14得票数 1
回答已采纳
1回答
无法使用随机梯度下降得到正确的预测:总是预测1
machine-learning、r、gradient-descent
._5_small.csv，并将标签与编码数据隔离开来。现在，我决定用logistic回归来预测编码数据中的图像。我使用了随机梯度下降，在吴家祥机器学习课程中解释了这一点。但我不认为我做得对。在遵循代码之前，下面是我所做的步骤：
将仅含train_labels_3_5和5的3转化为1和0。所以我想预测3的图像。随机调整train_data_3_5和train_labels_3_5的
浏览 0提问于2018-04-01得票数 1
回答已采纳
1回答
模型不是学习
tensorflow、image-processing、data-processing、tensorflow.js
我正在尝试训练一个张流js模型从我的网络摄像头的图像。基本上，我是在尝试重现pac-man张量流游戏。这个模型并没有收敛，在训练后也几乎毫无用处。我有预感我是怎么准备数据的。batch, logs) =>{ } return data模型output.dataSync());
return prediction
浏览 0提问于2019-05-01得票数 1
回答已采纳
1回答
降低三重态损失嵌入的验证损失
cnn、loss-function、image-recognition
我有大约10000输入图像与3个不同的类，输入大小为80x80。模型结构使用具有imagenet权重的resnet，然后是几个密集的嵌入层： weights="imagenet", input_shape=image_input_shape, include_top=Falsetrainable = False l
浏览 0提问于2021-09-07得票数 0
2回答
术语准确性和验证准确性之间的区别是什么
python、keras、lstm
我已经使用Keras的LSTM构建了一个模型，该模型可以检测堆栈溢出上的两个问题是否重复。当我运行模型时，我在纪元中看到了类似这样的东西。==============] - 67s - loss: 0.3136 - acc: 0.8581 - val_loss: 0.3518 - val_acc: 0.8391
我正在尝试理解这些术语中的每一个的含义上面的哪个值是我的模型的准确性。我对机器学
浏览 1提问于2018-07-15得票数 20
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
