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1
回答
CNN
的
准确性
和
损失
没有
变化
吗
?
tensorflow
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
floating-accuracy
、
loss
我尝试对45类图像进行分类,每类图像700张,并使用两层执行简单
的
CNN
分类:批次大小:252x256x256 by3。我试着增加
和
降低学习率。此外,为了训练:测试:验证,数据集按08:0.1:0.1
的
比例拆分。然而,精度
和
损失
保持不变,
损失
始终为零。########################################################################### #INITIALIZATION FOR THE
CNN</em
浏览 18
提问于2019-01-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在TFLearn中显示召回
和
精确性?
tflearn
我是新来学手语
的
。我做了一个
cnn
分类器,它分类在17个不同
的
班级。我运行代码
没有
任何问题,它显示了
准确性
和
损失
。我想知道如何才能显示每一节课
的
召回率
和
准确性
。我
的
代码是基于TFLearn
的
IMDB数据集
的
CNN
分类器
的
例子。感谢您
的
工作和关注!
浏览 0
提问于2017-04-28
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
损失
& Acc在
CNN
模型中保持不变
python
、
tensorflow
、
loss
、
conv-neural-network
我刚刚开始学习
CNN
的
Tensorflow。然而,当我训练模型时,
损失
和
准确性
不会改变。我使用
的
图像大小为128x128x3,图像被标准化(以0,1为单位)。这是我正在使用
的
编译器。model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.000001),
损失
=‘二进制_交叉熵’,度量=‘
准确性
’) 我尝试了以下几种方法,但我
浏览 5
提问于2020-03-12
得票数 0
1
回答
为什么验证
损失
和
准确性
如此之强?
tensorflow
、
validation
、
machine-learning
、
conv-neural-network
我目前正在训练
CNN
来检测一个人是否戴着面具。不幸
的
是,我不明白为什么我
的
验证
损失
这么高。正如我注意到
的
,我正在验证
的
数据是按类排序
的
(这些类是网络
的
输出)。这对我
的
验证
准确性
和
损失
有任何影响
吗
?我用计算机视觉测试了模型,它工作得很好,但是验证
的
损失
和
准确性
看起来还是很错误
的
。原因是什么?
浏览 1
提问于2020-12-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么
CNN
不能在简单
的
MLP网络上提供更高
的
精确度?[来自Keras
的
例子]
machine-learning
、
deep-learning
、
nlp
、
keras
我仍然是机器学习
的
新手,刚遇到强大
的
深度学习库,Keras。令人惊讶
的</
浏览 0
提问于2017-05-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
了解
CNN
培训结果
training-data
、
loss-function
、
conv-neural-network
、
sgd
(请解释如下:)所以很明显,模特
的
“制服”有点(有些人说,很少
的
过分适合有时是好
的
)。我
的
问题集中在验证、丢失和验证
的
准确性
上。
浏览 3
提问于2020-03-13
得票数 0
1
回答
为什么我
的
验证
损失
在上升,而我
的
验证
准确性
也在上升?
deep-learning
、
tensorflow
场景:我一直在为cifar10数据集训练
CNN
。我使用
的
是tensorflow,还有一个
CNN
,它有12个conv层
和
1个密集层,在softmax稠密层之前。我正在使用数据增强以及批处理规范化。在几百个历次之后,我对验证集
的
准确率最高达到92.73 %。验证
损失
略有上升,因为我训练更多。一个时代给了我0.295
的
损失
浏览 0
提问于2020-01-23
得票数 3
回答已采纳
2
回答
这太合适了吗?
machine-learning
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
得票数 1
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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4:1。我
的
损失
曲线是否显示过拟合?
浏览 7
提问于2022-10-10
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
我怎么知道什么时候停止训练我
的
CNN
?
tensorflow
、
conv-neural-network
我一直在训练我
的
CNN
,并得到了以下结果:我只知道训练
和
验证
的
准确性
都需要很高,但是这些数字足够好吗?我如何知道何时停止?我应该关注
损失
,还是只关注
准确性
?到目前为止,哪个时代显示了最好
的
结果?
浏览 56
提问于2020-02-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
基于
CNN
的
二值分类精度图
cnn
、
image-classification
、
accuracy
、
loss
为什么在
CNN
图像
的
二值化分类中,
损失
和精度图是如此
的
不稳定?我
的
意思是,验证测试
的
准确性
没有
平稳地提高,达到80%,然后达到60%,然后又上升到84%等等。火车
的
准确性
也是如此。现在,我如何知道多少个时期是最优
的
数目?
浏览 0
提问于2020-11-03
得票数 1
1
回答
当我训练
CNN
时,我如何解释每一个时代
的
损失
和
准确性
?
machine-learning
、
neural-network
、
classification
、
cnn
我对神经网络非常陌生,我正在训练
CNN
进行图像分类,在训练过程中,我得到以下信息:这告诉我训练
的
损失
和
准确性
,验证
的
损失
和
准确性
,如果我错了,请纠正我。,这些量是什么?有什么方法可以理解我,如果我看他们
的
问题做得很好的话?
浏览 0
提问于2020-12-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
不适当问题
machine-learning
、
deep-learning
、
image-classification
、
convolutional-neural-network
我有一个小
的
数据集(530张图片)训练在一个简单
的
CNN
称为AquaSight。这就是建筑。我有一个不合适
的
问题,75%
的
准确性
和
0.6
损失
。怎样才能解决不合身
的
问题?如果我做数据增强,会有什么改善
吗
?
浏览 0
提问于2021-07-25
得票数 0
1
回答
停止
CNN
模型在高精度
和
低
损失
率?
machine-learning
、
python
我用大量
的
历次训练我
的
CNN
模型,每次我打印训练
损失
和
准确性
,但是在这两个指标中有很多高
和
低,我想提前停止,例如,
损失
0.2,准确率在%95或更高,因为我在不止一个时期得到了这个值,我
的
问题是: 1-列车组或验证组是否提前停车2-如果在验证集上,我是否应该为每一个具有火车组丢失和
准确性
的
时代打印验证
损失
和
准确性
?
浏览 0
提问于2019-01-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
0
的
学习速率仍然改变Keras中
的
权重
keras
、
learning-rate
、
sgd
我刚刚用keras训练了一个模型(SGD),我想知道为什么当我降低学习率时,从一个时代到一个时代
的
准确性
和
损失
并
没有
减少那么多。因此,我测试了当我将学习率设置为0时会发生什么,令我惊讶
的
是,
准确性
和
损失
仍然从一个时代
变化
到另一个时代,我找不到一个解释。有人知道为什么会发生这种事
吗
?
浏览 0
提问于2021-02-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
一个输出,7个可能
的
值。什么是正确
的
损失
函数?
tensorflow
、
keras
我
的
CNN
在训练时对.14
的
准确性
并
没有
增加。奇怪
的
是,这个模型运行得很好。对于具有单节点输出
的
CNN
,正确
的
损失
函数是什么,并且输出值应该是介于1
和
7之间(包括1
和
7)
的
整数?另外,我
的
单节点输出上
的
激活函数应该是什么?我
没有
指定任何东西。
浏览 7
提问于2021-11-13
得票数 1
3
回答
图像分类
的
100%准确率
和
0
损失
cnn
、
image-classification
、
accuracy
我正在使用
CNN
和
预先训练
的
模型VGG16进行图像分类,我
的
数据集有3个类,每个类有将近900幅图像。经过5次训练后,我
的
模型达到了1
的
精度,0.00073
的
列车损耗,val-
损失
=0.00000,val-精度=1,达到100%
的
精度正常
吗
?我必须补充说,我
的
每个班级
的
图像非常相似,因此这使学习更容易。对我
的
测试集
的
评价是: 100%
的<
浏览 0
提问于2021-09-24
得票数 1
1
回答
Conv-2
CNN
架构- CIFAR-10
neural-network
、
cnn
我有CIFAR-10数据集
的
CNN
架构,如下所示:当我训练这个模型
的
时候,训练
和
测试
的
准确性
以及
损失
都有一个非常紧张
的
行为,不能很好
的
收敛。定义
的
架构正确
吗
?在每个卷积层之后,我应该有一个最大池层
吗
? Conv-2架构是以下文件
的</em
浏览 0
提问于2020-02-17
得票数 0
2
回答
我
的
凯拉斯
CNN
不知道
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
tensorflow
、
cnn
我正在用Keras做实验,我成功地构建了一个简单
的
CNN
来区分蓝色图像(300x300张相同蓝色
的
图像)
和
红色图像(同样大小,只是红色)。这是一个虚拟
的
问题,我以为NN会立即解决,但情况似乎并非如此。我想有很多事情我可以尝试不同
的
方式去做,但是我在这里所做
的
有什么特别的错误会导致在这么简单
的
任务上表现这么差
吗
?
浏览 0
提问于2018-07-20
得票数 2
1
回答
为什么过度安装
的
CNN
模型会有更高
的
验证精度?
deep-learning
、
cross-validation
、
training
我目前正在通过使用cifar10图像来训练
CNN
模型(50000用于培训,另10000用于验证)。我绘制了训练
损失
、验证
损失
和训练迭代
的
准确性
:我不确定什么时候该停止训练,应该在1250迭代前后停止训练
吗
?还是应该在迭代5000左右停止,因为我可以获得最大
的
验证精度?为什么被覆盖
的
模型可以有一个更高
的
验证精度?
浏览 0
提问于2019-06-15
得票数 5
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