在第50页的“”一书中,作者正在对数据集执行线性回归,并得到:
training set score: 0.67
test set score: 0.66
然后他们说,他们“很可能不适应,而不是过度适应”。
但是,当使用TensorFlow的时,它们使用的是带有神经网络的MNIST时尚数据集,并得到:
training set score: 0.892
test set score: 0.876
然后,他们声明如下
“事实证明,测试数据集的准确性略低于训练数据集的准确性。训练精度和测试精度之间的差距是过度拟合的一个例子。过度拟合是指机器学习模型在新数据上的表现比他们的训练数据更糟糕。“
我相信
num_epochs在eval_input_config in pipeline.config中意味着什么?我注意到,当我将该字段的值更改为1以上时,当试图使用Tensorflow对象检测API 2对对象检测模型进行训练时,会有这些警告日志。
[04/14 22:39:04] tensorflow WARNING: Ignoring detection with image id 163697061 since it was previously added
eval_input_reader: {
label_map_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/la
MNIST集由用于训练集的60,000幅图像组成。在训练我的Tensorflow的时候,我想运行训练步骤来训练整个训练集的模型。Tensorflow网站上的深度学习示例使用了20,000次迭代,批处理大小为50次(共计1,000,000批)。当我尝试超过30,000次迭代时,我的数字预测失败(对所有手写数字预测为0)。我的问题是,如果批量大小为50,我应该使用多少次迭代来训练整个MNIST集的tensorflow模型?
self.mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
for i in rang
我用tensorflow和keras一起训练到一个使用google的char-RNN。我将我的模型训练为10个时期,并使用'model.save()‘保存它,如中所示。紧接着,我再次加载它,只是为了检查,我尝试在加载的模型上调用model.fit(),并使用完全相同的训练集得到一个“维度必须相等”的错误。培训数据在tensorflow数据集中,按批组织,如所示。下面是一个最低限度的工作示例:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from ten