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训练CNN后准确率较低
可能是由于以下原因:
数据集质量不高:训练模型的数据集可能存在噪声、标签错误或不平衡的问题。建议使用高质量、多样性的数据集,并进行数据预处理、数据增强等技术来改善数据集质量。
模型复杂度不合适:CNN模型可能过于简单或过于复杂,导致欠拟合或过拟合。可以尝试增加模型的深度或宽度,或者使用正则化技术(如Dropout、L1/L2正则化)来优化模型复杂度。
学习率设置不当:学习率过高或过低都可能导致训练困难或收敛速度慢。可以尝试使用学习率调度策略(如学习率衰减、动态调整学习率)来优化学习率设置。
训练样本不足:CNN模型需要足够的训练样本来学习特征和模式。如果训练样本较少,可以考虑使用迁移学习或数据增强等技术来扩充训练样本。
训练时间不足:CNN模型可能需要更长的训练时间来达到更高的准确率。可以尝试增加训练迭代次数或使用更强大的硬件(如GPU)来加速训练过程。
参数初始化不当:CNN模型的参数初始化可能不合适,导致训练困难或陷入局部最优。可以尝试使用不同的参数初始化方法(如Xavier、He等)来改善模型的初始化效果。
激活函数选择不当:CNN模型的激活函数选择可能不合适,导致梯度消失或梯度爆炸等问题。可以尝试使用其他激活函数(如ReLU、Leaky ReLU、ELU等)来改善模型的非线性表达能力。
优化器选择不当:CNN模型的优化器选择可能不合适,导致训练困难或收敛速度慢。可以尝试使用其他优化器(如Adam、RMSprop等)来改善优化过程。
特征提取不充分:CNN模型可能没有充分提取图像的特征信息,导致准确率较低。可以尝试增加模型的深度或使用更复杂的卷积核来提取更丰富的特征。
类别不平衡:如果训练数据集中的类别分布不平衡,模型可能更倾向于预测数量较多的类别,导致准确率较低。可以尝试使用类别平衡技术(如过采样、欠采样、类别权重调整)来处理类别不平衡问题。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
数据集质量改善:腾讯云数据万象(https://cloud.tencent.com/product/ci)
模型训练加速:腾讯云AI加速器(https://cloud.tencent.com/product/ai)
数据增强:腾讯云数据增强(https://cloud.tencent.com/product/daug)
迁移学习:腾讯云迁移学习(https://cloud.tencent.com/product/mlt)
模型部署与推理:腾讯云AI推理(https://cloud.tencent.com/product/aii)
模型优化:腾讯云AI优化(https://cloud.tencent.com/product/aiop)
图像处理:腾讯云图像处理(https://cloud.tencent.com/product/imgpro)
机器学习平台:腾讯云机器学习(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
人工智能服务:腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)
数据分析与挖掘:腾讯云数据分析(https://cloud.tencent.com/product/dm)
云计算基础设施:腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
安全服务:腾讯云安全(https://cloud.tencent.com/product/safe)
数据库服务:腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
存储服务:腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
区块链服务:腾讯云区块链(https://cloud.tencent.com/product/baas)
物联网服务:腾讯云物联网(https://cloud.tencent.com/product/iot)
移动开发服务:腾讯云移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mad)
音视频处理:腾讯云音视频处理(https://cloud.tencent.com/product/vod)
云原生服务:腾讯云容器服务(https://cloud.tencent.com/product/tke)
元宇宙服务:腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/mu)
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1
回答
非常低的损失和低精度是否表示过拟合?
、
、
、
、
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
2
回答
训练
CNN
后
准确率
较低
、
、
、
、
我试图
训练
一个
CNN
模型,使用Keras对手写数字进行分类,但我在
训练
中获得了
较低
的
准确率
(低于10%),并且错误很大。我尝试了一个没有卷积的简单神经网络,它不能很好地工作。 这是我的代码。
浏览 37
提问于2019-12-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
是使用OCR软件还是使用自制
CNN
进行文档处理?
、
、
、
、
如果您只有一种类型的发票/文档,并且您有一个特定的字段要从该发票中处理并在其他地方使用(该字段恰好是手写数字,有时用短划线或斜杠书写),您会使用一些OCR软件或构建自己的
CNN
来识别这些数字吗?你的
CNN
是否会更准确,因为你只对特定类型的数字书写感兴趣,具有特定的图像尺寸,等等。在给定的情况下,哪种方式更好?请记住,您不会以任何其他方式使用它,或者任何其他用于手写数字识别的地方,并且您已经有多达100k或更多的文档被人类复制到计算机上,并且您可以将其用于
训练
和测试。 谢谢。
浏览 5
提问于2018-10-01
得票数 1
1
回答
我们如何结合ANN+
CNN
和组合
CNN
+SVM呢?
、
、
、
我已经
训练
了支持向量机,细胞神经网络和神经网络上的UCF-101数据集,支持向量机和神经网络使用CSV文件的色调和LBP的特征,而
CNN
使用的分类图像和我想结合{支持向量机和
CNN
}和{ANN和
CNN
我已经提取了数据集中的每个视频的第一个关键帧,然后计算它的LBP histogram.Used它作为图像的特征,写在csv连同它的标签(我只选择了5类数据的101个可用),然后
训练
支持向量机和神经网络上的对于
CNN
,我提取了图像的LBP特征并将其转换为图像。这些图像数据就是我用来
训练
浏览 87
提问于2019-05-15
得票数 0
1
回答
在
训练
阶段我的
CNN
验证准确性和损失函数的奇怪行为
、
、
、
、
下面是我的网络架构:
cnn
3 = Sequential()
cnn
3.add(MaxPooling2D((2, 2)))
cnn
3.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
浏览 25
提问于2020-09-01
得票数 0
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1
回答
基于小数据集的转移学习和
CNN
的比较
、
、
、
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的性能?首先要考虑的是,我使用早期停止作为正则化技术,在迁移学习的情况下,这在18世纪停止了
训练
过程,而
CNN
从零开始我到达了100时代,这是我为
训练
所强加的时代数。
浏览 0
提问于2019-12-14
得票数 1
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1
回答
更高的
训练
集精度,更低的测试集精度
、
、
我正在使用
CNN
对无线信号进行分类。同时,我遇到了一些奇怪的问题-当
训练
集
准确率
为80%时,我获得了79%的测试集
准确率
,但当trianset
准确率
为93%时,测试集
准确率
下降到了71%。net的细节是:
CNN
(512,(2,2),tanh) flatten() DNN(256,elu) DNN(
浏览 38
提问于2020-07-26
得票数 0
1
回答
CNN
与RNN: 20_newsgroup数据的分类
、
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
模型可以学习得更快,在15个周期结束时的
准确率
约为65%,因为RNN模型需要50次才能获得相同的验证精度,即使尝试了几次学习率。但在最后,这两种模型在经过更长时间的
训练
后
,其验证
准确率
约为65%-70%。我停止了在那里的探索。 我的问题是我假设/预期RNN会表现得更好
浏览 0
提问于2018-05-23
得票数 1
1
回答
提取
cnn
的输出
、
、
我已经
训练
了一个
cnn
模型来对狗和猫的图像进行分类,它提供了98%的
准确率
,但我想可视化
cnn
层的输出,即我的
cnn
预测它是狗还是猫的特征,如果有什么方法可以可视化
cnn
的输出?
浏览 0
提问于2019-05-14
得票数 0
1
回答
如果我的验证集比我的培训更糟糕呢?
、
、
、
我正在运行
CNN
,在第一阶段,我的
训练
集的
准确率
为15%,验证集为12%,到了第51次,我的
训练
准确率
为87%,验证集为13%。这是怎么回事?如果我的验证集低于或大于我的培训集,这意味着什么?
浏览 0
提问于2018-04-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
深深的
CNN
并没有学到,准确性只是保持在相同的价值
、
、
、
、
我有一个基于ResNet的深度
CNN
和一个数据集(10000,50,50,1)来对数字进行分类。当我运行它开始精简,准确性只是停留在一些值,并轻轻地(约0.2)。
浏览 0
提问于2020-03-09
得票数 2
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1
回答
交叉验证分数差异很大
、
、
我正在用5倍的分层交叉验证
训练
CNN
。第一次,我的准确度是80%,在以后的每一次都是50%。最后,在对整个
训练
集进行拟合
后
,我的
准确率
回到了80%左右。
浏览 0
提问于2021-04-07
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在
CNN
中创建的模型没有给出预期的结果
、
、
、
、
我已经使用
CNN
创建了狗和猫的模型分类器,使用tensorflow.Its
准确率
约为90%,验证
准确率
为80%.But当我输入自己下载的猫和狗的图像时,它给出了错误的结果。我确保输入的图像与
训练
中使用的图像大小相同。
浏览 3
提问于2020-05-02
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2
回答
这太合适了吗?
我有一个
CNN
,它在
训练
数据上表现很好(96%的
准确率
,1.10%的损失),而在测试数据上的表现很差(50%的准确性,3.5 %的损失)。
浏览 2
提问于2019-06-26
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1
回答
卷积神经网络中的过拟合
、
、
我申请
CNN
对手势进行分类,我有10个手势和100个手势图像。我所建立的模型对
训练
数据的
准确率
约为97%,而我在测试数据中的
准确率
为89%。
浏览 0
提问于2018-02-06
得票数 1
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1
回答
VGG-19 Tensorflow 2.0实现
、
、
、
我正在尝试在CIFAR-10数据集上实现VGG-19
CNN
,其中图像的维度为(32,32,3)。
训练
集有50000个图像,而测试集有10000个图像。我已经通过归一化数据集对其进行了预处理- # Normalize the training and testing datasets-X_test /= 255.0 然后我设计了一个
CNN
tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), metrics=
浏览 19
提问于2020-04-12
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3
回答
关于机器学习的基本问题
、
、
、
、
在使用这两种方法完成二进制分类之后,我得到了以下结果:培训
准确率
: 83%
CNN
方法:验证准确性: 91%我的问题是,这些方法是否过份适合
训练
?
浏览 6
提问于2017-08-30
得票数 1
1
回答
为
CNN
做预处理的图像?
、
、
、
可能有不同的文章,其中有为
CNN
网络预处理的图像。我找到了一篇使用映射的LBP图像作为
CNN
输入的文章。使用HoG图像输入到有线电视新闻网合适吗?
浏览 18
提问于2019-02-13
得票数 1
2
回答
cnn
中验证精度大于
训练
精度
、
、
、
、
📷 我已经将我的
训练
设定为80:20的比例,并开发了
cnn
的模式,辍学0.5。我的
准确率
是98%。但验证精度仍大于
训练
精度。这有什么问题吗?这会导致过度适应吗?图上给出的是below.The红线是验证精度,蓝色是
训练
精度。
浏览 0
提问于2020-06-09
得票数 1
1
回答
是否有可能在几个时代内超过25万例?
、
、
、
一般说来,是否有可能判断在Z期的Y
训练
示例上
训练
一个给定的X深度神经网络是否可能过于合适?或者,只有通过查看
训练
和测试集的丢失和精确图,才能确定是否存在过拟合?该模型是一个
CNN
,约有5个卷积+池层,其次是2个密集层,每个单元1024个单元。该模型对12个不同的类进行了分类。我已经
训练
了大约35个小时,
训练
集的
准确率
达到了90%,测试集的
准确率
也达到了80%。
浏览 3
提问于2017-12-16
得票数 4
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