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沙龙
1
回答
斯坦福
狗
数据
集
上
的
训练
和
验证
准确率
非常
低
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
在使用
斯坦福
狗
数据
集
时,我
的
训练
和
验证
非常
低
,可在此处找到:https://www.kaggle.com/jessicali9530/stanford-dogs-dataset#:~:text=Over如何提高我
的
验证
准确性?谢谢 下面是我
的
代码: import tensorflow as tf import tensorf
浏览 7
提问于2020-07-03
得票数 1
1
回答
图像分类
的
反面例子?
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
classification
我有1000张
狗
和
1000张猫
的
图片。 我已经
训练
了一个小
的
CNN来对这个
数据
集
进行分类,
验证
/测试
集
的
准确率
都是99%以上。但是,我注意到,当我输入一个不是猫或
狗
的
输入时,例如汽车,分类器(有时)会给出猫或
狗
的
高度置信度。 为什么会这样呢?我知道CNN只接受了两个班级
的
训练
,但是如
浏览 14
提问于2019-03-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
非常
低
的
损失和
低
精度是否表示过拟合?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
lstm
我正在
训练
一个CNN-LSTM concat模型,经过20个时期后,我得到了69%
的
准确率
和
0.04 %
的
损失?我知道
非常
高
的
训练
精度
和
相对较低
的
验证
精度
的
组合表示过拟合,但我想知道
低
精度
和
非常
低
的
损失是否也表示过拟合。 总体而言,
准确率
呈线性增加,损失呈指数下降。
浏览 37
提问于2020-01-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
犬种分类/CNN
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
imagenet
我正在努力
训练
CNN
的
模型来识别
狗
品种。我打算使用ResNet架构来
训练
斯坦福
狗
的
数据
集
。我将
数据
集
从下载到google笔记本中,并提取了
数据
集中
的
图像。我得到了这样一个文件夹结构:。我知道我需要
的
文件夹结构,其中有子文件夹,培训
和
测试,然后进一步
的
子文件夹与
狗
的
图像与相应<
浏览 13
提问于2022-08-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用小
数据
集
和
SMOTE进行深度学习
machine-learning
、
deep-learning
、
time-series
、
imbalanced-data
、
smote
我有一个有6000条记录
的
数据
。我有一个60-20-20
的
训练
,
验证
和
测试
集
。我用XGboost得到了大约76%
的
准确率
。我将我
的
数据
转换为时间序列,并应用LSTM/1-D Convnet,
准确率
约为60%。我
的
数据
集
是否太小,无法进行深度学习?其次,可以在每个
训练
上
应用SMOTE,
浏览 34
提问于2019-09-04
得票数 0
2
回答
验证
损失<
训练
损失和
验证
精度<
训练
精度
keras
、
accuracy
、
loss-function
我得到了以下结果:val_loss (远)低于train_loss,但是与培训
集
相比,
验证
的
accuracy也更低。这怎么可能?Epoch 5/10这是我使用
的
Keras
浏览 0
提问于2018-01-03
得票数 0
1
回答
Keras«
数据
很少
的
强大图像分类»:
训练
和
验证
之间
的
差异
image
、
performance
、
classification
、
keras
我关注了,并首先在
数据
集
“猫与
狗
”
上
使用了它。然后我用我自己
的
图像替换了这个集合,这些图像显示了一个对象
的
存在与该对象
的
不存在。我
的
数据
集
甚至比中
的
数据
集
还要小。到目前为止,我还没有尝试使用class_weight来解决
数据
不平衡
的
问题。我只是随机选择了496张
和
160张没有该对象
的
图像分别进
浏览 0
提问于2017-06-27
得票数 0
2
回答
二值分类器
训练
初期
验证
数据
集
的
高丢失和高精度
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
我正在用模拟
数据
训练
一个ResNet50网络,我
的
验证
数据
集
是实验
数据
。仿真
数据
不能100%准确地表示实验
数据
。该网络
的
目的是为了实现二进制分类器。在最初
的
训练
状态中,我注意到一些
非常
奇怪
的
事情如下:
训练
的
交叉熵损失为0.69,大致等于-log(50%),
准确率
为50%。这在逻辑
上<
浏览 0
提问于2022-10-15
得票数 1
1
回答
是否有可能在
训练
精度较低
的
情况下过度拟合?
deep-learning
我正在处理文档分类问题,并尝试应用基本
的
RNN/LSTM模型。我知道如果测试访问。低于
训练
ac.,它可能是过拟合
的
。而过拟合
的
原因是,模型甚至
训练
了<em
浏览 0
提问于2020-04-24
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。我对机器学习比较陌生,所以任何解释都会有所帮助。
浏览 1
提问于2018-07-15
得票数 20
回答已采纳
1
回答
使用dlib进行
狗
脸检测-需要改善recal
的
建议
face-detection
、
dlib
我正试着用dlib
的
猪金字塔探测器
训练
一个
狗
脸探测器。我使用
的
是哥伦比亚犬
数据
集
:精度真的很高,如果它真的设法找到
狗
的
脸,它总是正确
的</em
浏览 11
提问于2016-09-09
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何检查weka中该模型
的
数据
是否过多
classification
、
weka
我
的
原始
数据
集
有500个实例,有10个类,并且存在类不平衡对于新
的
样本
数据
集
,我应用了j48分类器,并获得了75%
的
准确率
。 我
的
问题是,我怀疑我
浏览 0
提问于2013-08-22
得票数 0
3
回答
机器学习中
的
过度拟合术语
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
在第50页
的
“”一书中,作者正在对
数据
集
执行线性回归,并得到:test set score: 0.66training set score: 0.892然后,他们声明如下“事实证明,测试
数据
<em
浏览 1
提问于2018-07-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Keras CNN val_accuracy,损失,准确性卡住
python
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
数据
集
总共获得了近8k张图像,但它并不平衡-一个类有大约1500个样本,而另一个类有6500个样本。我不会在
训练
前随机设置种子。几天前,当我运行这个模型时,我得到了99%
的
准确率
。前几天我又运行了一次,
准确率
达到了99%。为了确定,我又运行了5次,每次它都给我相同
的
结果。现在,在4天后,当我再次运行它来存储参数
和
绘图时-我
的
模型停留在85%
的
准确率
和
67%
的
<em
浏览 31
提问于2020-03-14
得票数 0
2
回答
我
的
学习曲线是否过正?
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
classification
、
overfitting-underfitting
我正致力于多分类任务(总共6个班),并获得了几乎完美的
训练
和
测试
的
准确性(超过99%)
的
基础
上
,我
的
训练
cnn模型。我想知道,我受过
训练
的
模特是否有过度适应
的
问题。附件是该模型
的
损失和准确性
的
学习曲线。整个
训练
数据
集
包含大约30k样本,
训练
与
验证
数据
的
比率为
浏览 7
提问于2022-10-10
得票数 -1
回答已采纳
2
回答
测试结果是否可能比
验证
结果更好?
machine-learning
、
conv-neural-network
我正在为分类任务
训练
CNN,我将
数据
集
分成三个部分: 70%用于培训,15%用于
验证
,最后15%用于测试。我使用
训练
集
来
训练
网络,并使用
验证
集
来选择超参数。在完成了所有的工作之后,我使用测试
集
测试了我
的
模型,但是结果表明,该模型在测试
集
上
的
性能优于
验证
集
(一个模型
的
准确率
为8
浏览 3
提问于2018-03-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
训练
、
验证
和
测试中进行
数据
拆分,独立于受试者
的
10倍交叉
验证
?
dataset
、
cross-validation
、
hyperparameters
、
train-test-split
最近在这一领域
的
论文进行了主题独立
的
k-折叠交叉
验证
。但我还没有看到任何使用
验证
集
的
论文。他们只提到了
训练
集
和
测试
集
。例如,在10个交叉
验证
中,整个
数据
集
被分成10个独立于主题
的
集合(sub1只会出现在一个集合中,而不会出现在另一个集合中)。如果我们只在
训练
和
测试中划分
数据
集
浏览 29
提问于2018-12-18
得票数 0
4
回答
在python中使用朴素贝叶斯进行文档分类
python
、
nltk
、
document-classification
我正在做一个使用python中
的
朴素贝叶斯分类器进行文档分类
的
项目。我已经使用了nltk python模块来做同样
的
事情。这些文档来自路透社
数据
集
。我执行了词干提取
和
停用字消除等预处理步骤,并继续计算索引项
的
tf-idf。我使用这些值来
训练
分类器,但
准确率
非常
低
(53%)。我应该做些什么来提高
准确率
?
浏览 2
提问于2012-05-09
得票数 2
回答已采纳
3
回答
神经网络模型通常
的
成功率是多少?
neural-network
我正在构建一个系统,该系统具有一个
训练
用于分类
的
神经网络。来自
的
经典示例是虹膜
数据
集
。在其
上
训练
的
神经网络几乎是完美的-错误率为0-1%;然而,它是一个
非常
基本
的
数据
集
。 我
的
网络结构如下: 80in,208hid,2out。我
的
结果是测试
数据
集
浏览 0
提问于2011-12-14
得票数 0
2
回答
创建用于对象检测
的
自定义
数据
集
machine-learning
、
deep-learning
、
dataset
、
cnn
、
object-detection
我目前正试图建立一个模型,以识别大约10个标签(食品)在一个相当受控
的
环境(冰箱)。我找不到适合我任务
的
数据
集
,所以我尝试自己管理一个。到目前为止,我
的
做法是:LabelImg注解我有两个问题: 考虑到所有样本
的
环境在某种程度上都是一致
的
,那么是否有一个大致
的
数字/经验法则可以让每个班级使用相当数量
的
样本(100次
训练
/
浏览 0
提问于2020-02-29
得票数 2
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