我使用Tensorflow编写了一个小的RNN网络，以返回给定一些参数的总能耗。我的代码中似乎有一个问题。当我使用批量大小>1(即使只有4个样本！)时，它不能过拟合训练数据。在下面的代码中，当我将BatchSize设置为1时，损失值达到0。但是，通过将BatchSize设置为2，网络无法过拟合，损失值接近12.500000
浏览 7提问于2018-01-02得票数 2
增加训练数据的大小是否有助于减少过拟合？或者建议使用Tensorflow中的ImageDataGenerator进行图像增强(数据预处理)，以倾斜或旋转图像以减少过拟合？哪种方法更好地减少过拟合?？
浏览 27提问于2019-09-15得票数 1
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我正在使用Tensorflow RNN来预测一系列序列。我使用Grucell和dynamic_rnn。在训练时，我输入训练数据集，我将其分成8批，每批的批大小为10 (1批的形状为[10, 6, 2]，即[batchsize, seqlen, dim])。为了防止过拟合，当训练数据集中的预测率开始超过80%时，我会停止训练(通常在80%~83%<
浏览 6提问于2018-02-04得票数 0
我正在从事物体检测的工作。我的训练集是5984，测试集是1496 (KITTI跟踪训练数据集)。
在Tensorflow中拟合模型时，批量大小和纪元数应该有多大？有没有什么基于数据输入大小的经验法则？我应该将其拆分为训练/val/test，还是继续使用当前拆分的train/val？
浏览 14提问于2017-07-03得票数 0
我有一个数据集(71094个训练图像和17000个测试)，我需要训练一个CNN.During预处理，我尝试使用numpy创建一个矩阵，结果发现这个矩阵非常大(训练数据为71094*17000* 100因此我得到一个内存error.How做我处理的情况。？？请帮助。这是我的代码..import cv2
data_dir = '.train[ix,
浏览 1提问于2016-04-14得票数 0
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我想重新训练谷歌的mediapipe手部地标，以便进行更多关键点检测，但该模型仅在tflite格式下可用，无法重新训练。我创建了一个与mediapipe手模型相同的模型，并用我的自定义数据对其进行了训练，但面临着过度拟合的问题， 我正在使用： RMSprop作为优化器 MSE (均方误差作为损失函数) 批量大小= 32初始学习率
浏览 20提问于2021-08-03得票数 0
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完全卷积网络训练图像大小
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我正在尝试使用TensorFlow复制用于语义分割的完全卷积网络的结果。
我被困在将训练图像输入到计算图中。全卷积网络使用VOC PASCAL数据集进行训练。然而，数据集中的训练图像具有不同的大小。我只想问他们是否对训练图像进行了预处理，使它们具有相同的大小，以及他们是如何对
浏览 2提问于2016-08-20得票数 6
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我知道，在处理无法放入单机内存的数据集时，spark + EMR是一种很好的方法。我是不是走错路了？对内存无法容纳的数据进行</
浏览 10提问于2017-10-18得票数 0
我有一个大小为(21760, 1, 33, 33)的hdf5训练数据集。21760是训练样本的整数。我想使用大小为128的小批量训练数据来训练网络。我想问一下：
如何使用tensorflow每次从整个数据集中提供128小批量训练数据？
浏览 6提问于2016-07-06得票数 6
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我正在使用神经网络(NN)作为我的地球物理学论文的一部分，并且正在使用TensorFlow和Keras来训练我的网络。
我目前的任务是使用神经网络来近似热力学模型，即非线性回归问题。它接受13个输入参数，并输出450个参数的速度剖面(速度与深度)。我的数据由100,000个合成示例(即没有噪声存在)、训练(80k)、验证(10k)和测试(10k)组成。我已经针对许多不同的架构测试了我的</e
浏览 0提问于2019-01-29得票数 2
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利用卷积神经网络建立图像分类模型，经过5次classes.It训练，训练准确率为100%，测试准确率为82%。但是当我手动给出一幅图像进行预测时，该模型无法将它们分类为10幅图像该模型仅对3-4幅图像进行分类correctly.What是错误的吗？我该怎么办？?
浏览 3提问于2018-04-16得票数 0
我在使用R neuralnet()函数的神经网络模型上遇到了很多问题。当我按照预期对所有数据进行网络训练时，预测是非常准确的。然而，当我将数据分成训练集和测试集时，测试预测很糟糕。我已经包含了R代码和一些曲线图，完整数据下面的一个数据示例是3600个观测值。致以最好的问候--帕特
更新5/12/18:基于反馈，这看起来像是过度拟合，我尝试更早地停止训练<
浏览 0提问于2018-05-12得票数 0
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当我读到一篇论文“批量规范化:通过减少内部协变量转移来加速深度网络培训”时，我遇到了一些问题。文件中说：
它们是选择m个例子，然后同时拟合批范数参数，还是为每个输入维选择不同的m个例子集？
训练集由x(i) = (x
浏览 2提问于2017-09-30得票数 1
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为什么训练结束时报告的训练集准确性(0.4097)与直接报告的训练集准确性不同，直接用预测函数(或使用给出相同数目的评估)= 0.6463对相同的训练数据进行计算？
在下面；直接输出。下面的最初答案已经解决了我的第一个问题，指出当您只运行一个时期时，批处理大小很重要。当运行小批大小(或批大小= 1)或更多的时代
浏览 6提问于2022-01-20得票数 2
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我试图从这个数据集预测“销售”：在are>1,000,000行中，我使用数据集中的10个特性来预测销售额。我提前将两个数据集合并为一个数据集。我在Keras中创建了一个代码来预测“销售”。首先，我创建了一些新变量，丢弃了一些不需要的数据。然后对分类变量进行了一次热编码，将数据集分
浏览 0提问于2018-07-04得票数 2
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在神经网络中，梯度下降会查看整个训练集以计算梯度。成本函数随着迭代的进行而减小。如果代价函数增加，通常是因为错误或不适当的学习率。
相反，随机梯度下降计算每个单个训练示例的梯度。我想知道成本函数是否有可能从一个样本增加到另一个样本，即使实现是正确的并且参数调整得很好。我有一种感觉，代价函数的异常增量是可以的，因为梯度是在单个样本的最小化之后进行的，这可能不是整个系统的</e
浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
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如何避免在CNN中过度拟合？
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我正在制作一个模型，通过分析人们的面部来预测他们的年龄。我使用预训练模型，并制作了一个自定义损失函数和一个自定义指标。所以我得到了离散的结果，但我想要改进它。特别是，我注意到，经过一些时期后，模型开始在训练集上过度拟合，然后val_loss增加。我怎样才能避免这种情况？我已经在使用Dropout了，但这似乎还不够。我想也许我应该使用l1和l2，但我不知道如何使用。tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay(
浏览 0提问于2020-06-02得票数 0
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我正在两个不同的DL库(Caffe Tensorflow)中训练两个CNN (AlexNet E GoogLeNet)。网络由每个图书馆(和)的开发团队实施
我将原始Imagenet数据集减少到1个类别的1024张图像--但设置了1000个类别在网络上进行分类。所以我训练了CNN，不同的处理单元(CPU/GPU)和批处理大小，我观察到损失很快收敛到接近零(在大多数情况下在1个时期完成之前)
浏览 5提问于2017-12-05得票数 2
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