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Tensorflow Dropout实现，测试精度=训练精度和低，为什么？

TensorFlow Dropout是一种常用的正则化技术，用于减少神经网络的过拟合现象。在训练过程中，Dropout会随机地将一部分神经元的输出置为0，这样可以强制网络去学习多个独立的特征子集，从而提高模型的泛化能力。

当测试精度低于训练精度时，可能有以下几个原因：

Dropout在训练和测试阶段的行为不同：在训练阶段，Dropout会随机地关闭一部分神经元，以减少过拟合。而在测试阶段，所有神经元都是激活的。因此，如果训练时使用了较高的Dropout率，测试时可能会导致模型过于保守，从而降低了测试精度。
Dropout可能导致信息丢失：Dropout会随机地关闭一部分神经元，这可能会导致一些重要的特征信息被丢失。特别是在训练样本较少的情况下，过高的Dropout率可能会导致模型无法充分学习到数据的特征，从而降低了测试精度。
模型复杂度不匹配：如果模型的复杂度过高，而训练数据较少，使用Dropout可能会导致模型欠拟合。欠拟合会导致模型无法很好地拟合训练数据，从而降低了测试精度。

为了解决测试精度低于训练精度的问题，可以尝试以下方法：

减少Dropout率：降低Dropout率可以减少模型的保守性，提高测试精度。可以尝试不同的Dropout率，并找到一个合适的值。
增加训练数据量：增加训练数据量可以帮助模型更好地学习到数据的特征，减少过拟合现象。
调整模型复杂度：如果模型过于复杂，可以尝试减少模型的层数或神经元数量，以降低模型的复杂度，避免欠拟合。
使用其他正则化技术：除了Dropout，还可以尝试其他正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，来减少过拟合现象。

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相关搜索:MNIST模型即使具有很高的训练和测试精度，也无法正确预测测试图像 Tensorflow官方MNIST模型训练精度高但预测性能低 Tensorflow训练精度和损失不同于对同一数据集的评估 Tensorflow训练精度远远高于测试精度为什么使用tensorflow2.0的同一数据集的训练精度和验证精度不同？使用TensorFlow Keras训练DNN。为什么在使用Dropout时精度封口关闭分类模型产生极低的测试精度，尽管训练和验证精度对多类分类很好在Keras中分别训练和测试精度在我的CNN中实现dropout会使训练精度下降测试精度较差，但具有非常好的训练和验证精度

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CNN神经网络--手写数字识别

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基于TensorFlow的深度学习模型优化策略

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TensorFlow 2.0实战入门（下）

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技术解读EfficientNet系列模型——图片分类的领域的扛把子

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深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练时量化

然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...测试结果类型模型大小测试集精度推理测试集10轮的时间原始模型 242KB 97.52% 110.72 pb模型 242KB 97.52% 114.00 量化后的模型 67KB 94.00% 56.77...我在测试的时候模型掉了大约四个点，我们可以大概想一下为什么这里精度掉得还是比较多，可能对于Mnist数据集来说LeNet已经算是一个大模型了，所以训练后量化比训练时量化表现更好。...并且这个模型再训练10w轮，量化后模型的精度可以降低到2个百分点。

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深度学习算法优化系列五 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练后量化

由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程，所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试（包括精度，速度，模型大小）。...as input_data 设置一些超参数，分别为dropout层的丢弃比率，学习率，批量大小，模型需要保存的路径以及训练的迭代次数。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...，分别对原始模型和量化后模型的推理速度和精度进行一个测试，代码如下： # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets...：类型模型大小测试集精度推理测试集10轮的时间原始模型 242KB 97.39% 110.72 量化后的模型 67KB 97.34% 35.97 可以看到对LeNet量化后模型的大小变为原始模型的近

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使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。...通常，深度神经网络架构会提供一个输入、一个输出、两个隐藏层（Hidden Layers）和一个用于训练模型的Dropout层。...让我们将epoch（训练集中每一个样本都参与一次训练）的数量保持为50 ，以实现对模型的快速训练。epoch数值越低，越适合小而简单的数据集。接着，您需要添加隐藏层。...TensorFlow库也包括了MNIST数据集，因此您可以通过调用对象上的 datasets.mnist ，再调用load_data() 的方法，来分别获取训练（60,000个样本）和测试（10,000...接着，您需要对训练和测试的图像进行整形和归一化。其中，归一化会将图像的像素强度限制在0和1之间。最后，我们使用之前已导入的to_categorical 方法，将训练和测试标签转换为已分类标签。

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Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

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为什么验证集的loss会小于训练集的loss

但是，事实证明，上述情况都不是——我的验证损失确实比我的训练损失低。要了解您的验证loss可能低于训练loss的三个主要原因，请继续阅读！ 为什么我的验证loss低于训练loss？...在此，我们将实现一个基础的CNN和训练脚本，然后使用新近实现的CNN进行一些实验（这将使我们的验证损失低于我们的训练损失）。...现在让我们深入探讨三个原因来回答这个问题：“为什么我的验证loss比训练loss低？“。原因1：在训练中应用正则化，但在验证/测试中未应用正则化 ?...在训练深度神经网络时，我们经常应用正则化来帮助我们的模型：获得更高的验证/测试精度理想情况下，为了更好地泛化验证和测试集之外的数据正则化方法通常会牺牲训练准确性来提高验证/测试准确性——在某些情况下...其次，请记住，在验证/测试时不应用诸如dropout之类的正则化方法。

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“花朵分类“ 手把手搭建【卷积神经网络】

卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。...这里我们输入准备好的训练集数据（包括图像、对应的标签），测试集的数据（包括图像、对应的标签），模型一共训练10次。...Loss') plt.legend(loc='upper right') plt.title('Training and Validation Loss') plt.show() 从图中可以看出，训练精度和验证精度相差很大...训练精度随时间增长，而验证精度在训练过程中停滞在60％左右。训练和验证准确性之间的准确性差异很明显，这是过拟合的标志。...比如：在训练集的花朵图片都是近距离拍摄的，测试集的花朵有部分是远距离拍摄，训练出来的模型，自然在测试集的准确度不高了；如果一开始在训练集也包含部分远距离的花朵图片，那么模型在测试集时准确度会较高，基本和训练集的准确度接近

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因此，单层 RNN 或 LSTM 单元就可以看作是深度 RNN 中的基础构建块，这也就是为什么我们要选择下面这样的层级进行基础测试。...开发者一般使用 Python 编写模型和训练所需的算法，而 TensorFlow 会将这些算法或模型映射到一个计算图，并使用 C++、CUDA 或 OpenCL 实现图中每一个结点的计算。...基准测试我们的基准性能测试使用含有多个神经元的单隐藏层网络架构，其中隐藏层的单元为分别为原版 RNN（使用 TensorFlow 中的 BasicRNNCell）和 LSTM（使用 TensorFlow...训练以下两图展示了 V100 和 P100 GPU 在训练过程中对 RNN 和 LSTM 的加速，这个过程的单精度（FP32）和半精度（FP16）运算都是使用的 NGC 容器。...我们的结果表明 V100 相对于 P100 在 FP16 的训练模式下最大加速比为 2.05 倍，而推断模式下实现了 1.72 倍的加速。这些数据比基于 V100 具体硬件规格的预期性能要低很多。

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目标检测算法上手实战

深度学习( LeCun et al.2015)的成功，主要得益于数据积累和计算能力的提高以及一些创新设计：relu[1]、dropout[2]等。...SSD-keras[4]实战：实现ssd-keras实时目标检测算法，并收集了十张图片作为小测试集测试网络鲁棒性。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。...因为训练遇到问题故用的是在voc07+12上SSD300训练好的模型。并用了下voc2007测试集简单跑了下结果。修改路径函数实现了几张本地图片的检测。...部分测试结果： ? 从上图可以看出在右图有误识别，可能是因为ssd采取从多个尺度特征图产生多个尺度的预测与通过宽高比来明确地分离预测的方式实现高精度检测的方法导致的。...240000的训练量让ssd300有个更高的检测精度。 ? 两种训练模型均没有识别出右侧的sheep。 2. Yolo[5]实战下面进行yolo的实现，yolo是目前检测方面速度最快的算法之一。

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