为什么在训练时准确率和损失保持完全相同？
在训练时，准确率和损失保持完全相同可能是由于以下原因：
- 数据集问题：训练数据集中存在重复样本或者样本标签完全相同的情况，导致模型在训练过程中无法学习到不同的特征，从而准确率和损失保持一致。
- 模型设计问题：模型的结构可能存在问题，导致模型无法从数据中提取有效的特征。例如，模型过于简单，无法拟合复杂的数据分布，或者模型过于复杂，导致过拟合。
- 损失函数选择问题：使用的损失函数可能不适合当前的任务。例如，对于分类任务，使用了回归任务的损失函数，或者使用了不合适的损失函数导致模型无法正确优化。
- 学习率设置问题：学习率过大或过小都可能导致模型无法收敛到最优解。如果学习率设置过大，模型可能会在训练过程中发散；如果学习率设置过小，模型可能会陷入局部最优解。
- 训练数据不足问题：训练数据集的样本数量较少，导致模型无法充分学习到数据的特征，从而准确率和损失保持一致。
针对这个问题，可以尝试以下解决方法：
- 数据预处理：检查训练数据集，确保没有重复样本或样本标签完全相同的情况。可以使用数据清洗技术来处理异常数据。
- 模型调整：尝试调整模型的结构，增加模型的复杂度或者减少模型的复杂度，以更好地适应数据分布。
- 损失函数选择：根据任务的特点选择合适的损失函数，确保损失函数能够正确地反映模型的性能。
- 学习率调整：尝试不同的学习率设置，可以使用学习率衰减策略或者自适应学习率算法来优化模型的训练过程。
- 数据增强：通过数据增强技术扩充训练数据集，增加样本数量，提高模型的泛化能力。
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- 模型训练与部署：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
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- 数据增强：腾讯云数据增强服务（https://cloud.tencent.com/product/dta）
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2回答
目标是对狗和猫的图像进行分类。代码非常简单，如下所示。问题是，网络似乎根本不学习，训练损失和准确性在每个时代之后都保持不变。图像(X_training)和标签(y_training)似乎具有正确的格式：X_training.shape returns：(18827, 80, 80, 3) y_training是在{0,1}中包含条目的一维列表mean_squared_error',metrics=['accuracy'])
#runni
浏览 71提问于2019-09-03得票数 3
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我要求tensorflow在每个时期每100次迭代保存模型，以下是我的代码。但是在900次迭代之后，只保存了500次、600次、700次、800次、900次迭代的训练模型。：时代: 0.806，步长:200%，训练损失:0.806，训练准确率: 54.69%
周期: 0.781，步长:300%，训练</e
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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，验证的准确率为9
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当我训练角星模型的时候，我得到了这个日志。Epoch 49/50据我所知，在训练一个模型时，我知道理想的损失应该是1到10 (不确定)，但我在e-07的训练中遇到了这个损失值。这是有效的训练吗？还是我哪里做错了?？
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
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浏览 37提问于2020-01-30得票数 0
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因此，我在fit和tf.GradientTape上的CiFAR-10数据集上实现并比较了一个简单的图像分类器，并分别训练了20个时期。运行几次后，结果如下
训练<
浏览 5提问于2020-01-14得票数 2
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良好的训练，测试和验证的准确性，但奇怪的历史准确性的模型行为:这是我的模型的总结： ? 我执行了执行和预测任务，得到了下一个混淆矩阵： ? 而准确率行为紧随其后： ? 添加损失图以在下一篇文章中阐明更多内容 ? 提前感谢您的任何有用的信息和帮助！
浏览 90提问于2020-08-11得票数 1
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浏览 31提问于2020-07-11得票数 1
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验证损失达到最小，然后增加
、、、、
可以看出，在60年代左右，我的验证损失开始增加，而我的验证精度保持不变。它似乎在那个时候开始过拟合，但是如果它只是简单地记住我的训练数据，那么训练损失不会继续减少到几乎为零吗？)model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) #Output layer 我的训练数据形状： x：(1038,2206) y：(1038
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我有一个二元分类问题。我得到了以下结果：val_loss (远)低于train_loss，但是与培训集相比，验证的accuracy也更低。这怎么可能？10708/10708 [=======] - loss: 0.6356 - acc: 0.8289 - val_loss: 0.4981 - val_acc: 0.776010708/10708 [=======] - loss: 0.6243 - acc: 0.8248 - val_loss: 0.5075 - val_acc: 0.760910708/10708 [==
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