SGD上的训练精度
是指在使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）算法进行训练时，模型在训练数据上的准确度或误差率。SGD是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。
SGD的训练精度可以通过计算模型在训练数据上的预测结果与真实标签之间的差异来衡量。通常使用各种评估指标来度量训练精度，如准确率、精确率、召回率、F1值等。这些指标可以帮助评估模型的性能和效果。
在云计算领域，SGD的训练精度对于训练大规模数据集和复杂模型非常重要。较高的训练精度意味着模型能够更好地拟合训练数据，从而提高模型的泛化能力和预测准确度。
腾讯云提供了多个与机器学习和深度学习相关的产品和服务，可以帮助用户在云端进行SGD训练并提高训练精度。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
- 该平台提供了丰富的机器学习工具和资源，包括TensorFlow等流行的深度学习框架，可用于进行SGD训练和模型开发。
- 腾讯云AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/tia）
- 该引擎提供了高性能的AI推理服务，可用于在云端部署和运行训练好的模型，从而提高模型的训练精度和预测效果。
- 腾讯云弹性GPU（https://cloud.tencent.com/product/gpu）
- 弹性GPU是一种高性能计算资源，可用于加速深度学习训练过程，提高训练精度和效率。
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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如何计算SGD的训练精度？您是否使用训练网络时使用的批处理数据来计算它？还是使用整个数据集？(每次批量优化迭代)
我尝试使用训练网络时使用的批处理数据计算每次迭代的训练精度。它几乎总是给我100%的训练准确率(有时是100%，90%，80%，总是10%的倍数，但第一次迭代就给了我100%)。这是因为我是在相同的批处理数据上计算<
浏览 9提问于2017-06-10得票数 0
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SGD训练精度
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因此，我正在计算我的CNN的训练精度的批量训练数据，它几乎总是100%的准确性。但我从某个地方发现，为了获得训练的准确性，它是根据整个训练数据来测试的，而不是你在训练中使用的特定批次。训练的准确性算出来了吗？我想知道你是否没有用批次训练。那么，它将永远是100%的准确性吗？我怀疑这是由于
浏览 0提问于2017-06-10得票数 2
我正在研究Keras的图像分类问题。 epochs = epochs, verbose = 1)
但是，在绘制训练精度和验证精度(以及训练损失和验
浏览 1提问于2018-02-17得票数 6
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当我训练CNN对从0到9的扭曲数字图像进行分类时，训练集和测试集的精度都有了明显的提高。Epoch[0] Batch [500] Train-multi-accuracy_0=0.881900Epoch[3我重复了几次训练，每次都会发生这种情况。它有什么问题？适应学习率策略是原因吗？
浏览 2提问于2017-05-24得票数 0
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sg
浏览 0提问于2021-10-07得票数 1
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关于使用Lenet5网络解释某些优化器在MNIST上的性能，我有几个问题，验证损失/准确性与训练损失/准确性图表准确地告诉了我们什么。因此，所有事情都是在Keras中使用标准的LeNet5网络完成的，运行时间为15个时代，批处理大小为128个。
图有两幅图，分别是列车损失与车辆损失和列车损失与损失。train = model.fit(x_train, y_train, epochs=15, batch_size=128, validation_split=0.1, verbose=1)
浏览 2提问于2020-04-25得票数 3
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了解CNN培训结果
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(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<e
浏览 3提问于2020-03-13得票数 0
2回答
预测取决于Keras中的批量大小
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我的CNN模型在训练数据上得到了很好的训练(提供了大约90%的训练精度和~93%的验证精度)。但是在训练期间，如果我设置batch size=15000，我会得到图I输出，如果我设置batch size=50000，我会得到图II作为输出。有没有人能告诉我出了什么问题？(0.5))model.add(Activation('softmax'
浏览 1提问于2016-05-25得票数 12
1回答
我使用sigmoid作为输出激活函数，binary_crossentropy作为损失函数，训练了一个多标签多类图像分类器。验证的精度曲线显示上下波动，而少数时期的损失曲线显示奇怪(非常高)的值。以下是使用Dropout和BatchNormalization微调(最后一个块) VGG19模型的精度和损失曲线。使用Dropout、BatchNormalization和Data Augmentation微调(最后一个块) VGG19模型的精度</em
浏览 1提问于2020-02-10得票数 0
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目标检测模型停留在低mAP
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我正在尝试重现MobileNetV2论文(arXiv:1801.04381)中报告的SSDLite模型的结果，该模型在COCO检测挑战中应该可以获得约22.1%的mAP。然而，我被困在9%的mAP。这是奇怪的行为，因为该模型确实在一定程度上起作用，但与报告的结果仍相去甚远。这么大的差距是由超参数/优化器选择造成的吗(我使用的是adam而不是sgd)，或者几乎可以肯定我的实现中有一个bug？
浏览 0提问于2020-01-11得票数 2
tf.multiply(x, w), b)
optimizer = tf.optimizers.SGD
浏览 1提问于2020-01-13得票数 0
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我正在用CNN训练服装分类算法。我有大约60000张图像，用于在10个课程中进行培训(分成80:20用于培训和验证)。分离10000张图像进行测试。learning_rate = 0.01momentum = 0.8
sgd= SGD(lr=learning_rate, momen
浏览 0提问于2018-08-24得票数 3
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下面是一个简单的keras神经网络，它试图映射1->1和2->0 (二进制分类)Y = [[1] , [0]]
使用SGD优化器：sgd = optimizers.adam(lr=0.009, decay=1e-
浏览 8提问于2017-09-22得票数 1
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我有大约80万的产品描述与分类。大约有280个类别。我想用给定的数据集来训练一个模型，以便将来我可以预测给定产品描述的类别。由于数据集很大，所以我无法对其抛出MemoryError的数据进行TF。我发现当处理大数据时，Hashingvector是可取的。但是当应用Hashingvector时，我发现它产生了1048576个特征的数据。训练和SGD模型花费了1小时左右，准确率达78%。test_data_feature)
print(a
浏览 0提问于2018-05-30得票数 2
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我正在运行一个卷积神经网络()对我自己的图像数据，与形状(否)。通道，高度，宽度)= (3，30，30)。我有76960个训练样本，19240个测试样本，有39个课程。最后几个代码块是：sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentumbatch_size, validation_data=(x_test
浏览 0提问于2016-08-26得票数 1
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所以我训练一个关于二元分类问题的神经网络，我的案例(1)和控制(0)是不平衡的，所以我对我的案例进行了过度采样，使得训练集是由控制组成的0.5053。我没有平衡我的测试集，这是0.562控制。一开始，我的训练和测试精度提高了(还不是很准确，但我希望是这样)，但是训练的精度却急剧下降，而测试的精度却是稳定
浏览 0提问于2019-07-08得票数 1
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我正在使用KerasDocuments这里中的教程。我刚开始深造。在不同的数据集Menyo-20k 数据集上，共有约10071对，7051个训练对，1510个验证对，1510个测试对。我得到的最高验证精度和测试精度约为0.26。我试过了下面的清单：尝试不同的学习率尝试使用不同的嵌入维和前向网络维。我尝试了
浏览 0提问于2022-01-28得票数 0
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Keras多个输出:不收敛
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model1 = Model(input=ip, output=[main, aux])我的custom_lossmain_true = y_true[0]
loss = K.mean(K.s
浏览 5提问于2017-05-25得票数 1
这是一些客户的情况。
我使用这个数据集来训练我的TFF模型。训练集的准确率约为0.99，而测试集的准确率仅为0.5左右。我试了很多次，但都没反应。我认为可能模型是过拟合的，所以我添加了两个dropout进行测试，但我得到了相同的结果。然后我将relu()函数更改为leakyrelu()，并将优化器函数从SGD更改为Adam，但准确率也约为0.5。我不知道为什么。我知道非IID会导致准确率下降，而FedAvg可以缓解这种情况。TFF使用
浏览 0提问于2020-04-15得票数 1
受到这个问题的启发：
这似乎有数值问题，因为浮点，倒置矩阵和限制值的[-1,1]，我现在好奇的是，为什么深度学习不遭受浮点或数值精度错误，如果它的大部分培训是在平均值为0和std 1的数据(我想我假设大部分数据已经预处理在这个范围内，而且我觉得这是大致正确的考虑到批量标准化的高使用率)。是因为深度学习不能通过将多项式提高到一个很高的程度来训练，还是为什么深度学习通常是很好的？SGD</em
浏览 3提问于2017-10-21得票数 3
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