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为什么在训练CNN时准确率不会提高？

在训练卷积神经网络（CNN）时，准确率不会提高可能有以下几个原因：

数据集问题：准确率不会提高可能是因为数据集的问题。可能存在以下情况：数据集中的标签有误，数据集中的样本分布不均衡，数据集中的噪声较多等。解决方法可以是重新标注数据集，进行数据增强，或者使用更好的数据集。
模型复杂度问题：准确率不会提高可能是因为模型的复杂度不够。CNN模型可能无法捕捉到数据集中的复杂模式和特征。解决方法可以是增加模型的深度或宽度，引入更多的卷积层、池化层或全连接层，或者使用更复杂的网络结构，如ResNet、Inception等。
学习率问题：准确率不会提高可能是因为学习率设置不合适。学习率过大可能导致模型无法收敛，学习率过小可能导致模型收敛速度过慢。解决方法可以是使用学习率衰减策略，如指数衰减、余弦退火等，或者尝试不同的学习率初始化值。
过拟合问题：准确率不会提高可能是因为模型过拟合了训练数据。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。解决方法可以是增加正则化项，如L1正则化、L2正则化，使用Dropout等技术来减少过拟合。
训练集和测试集分布不一致：准确率不会提高可能是因为训练集和测试集的分布不一致。模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。解决方法可以是重新划分训练集和测试集，或者使用交叉验证来评估模型的性能。

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数据集：腾讯云数据集服务（https://cloud.tencent.com/product/dataset）
模型训练：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
深度学习框架：腾讯云AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
模型部署：腾讯云AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
自动化机器学习：腾讯云AutoML（https://cloud.tencent.com/product/automl）

相关搜索:为什么在训练时准确率和损失保持完全相同？基于Keras MNIST示例训练CNN连体网络时，验证准确率停留在0.50 为什么验证准确率保持在75%，而训练准确率是100%？当我用tensorflow 2.0训练VGG时，为什么我的准确率没有提高，只保持了大约25%在cifar 10数据集上训练cnn时，PC死机为什么Keras LSTM的准确率保持为零，而其他指标在训练时有所提高？为什么我在keras 3d CNN中的准确率总是0？为什么我不能提高CNN在时尚MNIST数据集上的性能？训练Cifar-10 Model Tensorflow时出错-准确率为0，不会进行优化，也不会报告损失在训练CNN进行图像分割时，我的损失怎么会突然增加？为什么我的数据集在训练时减少了？为什么我的GPU在训练数据时被中断？在Tensorflow中训练CNN模型时，如何从目录中读取图像作为输入和输出？为什么在训练后运行变量时，张量流会返回NaN？为什么在训练tensorflow对象检测ssd移动网络模型时我的训练损失很高为什么write()在写入时删除文件时不会失败？使用TensorFlow Keras训练DNN。为什么在使用Dropout时精度封口关闭为什么我在Keras中的损失在训练我的模型时没有改变？为什么DataGrid在单击工具栏时不会失去焦点？为什么TypeScript在使用as类型时不会发出错误？

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为什么神经网络模型在测试集上的准确率高于训练集上的准确率？

如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。...（1）数据集太小的话，如果数据集切分的不均匀，或者说训练集和测试集的分布不均匀，如果模型能够正确捕捉到数据内部的分布模式话，这可能造成训练集的内部方差大于验证集，会造成训练集的误差更大。...这时你要重新切分数据集或者扩充数据集，使其分布一样（2）由Dropout造成，它能基本上确保您的测试准确性最好，优于您的训练准确性。...因为在训练期间，Dropout将这些分类器的随机集合切掉，因此，训练准确率将受到影响　　在测试期间，Dropout将自动关闭，并允许使用神经网络中的所有弱分类器，因此，测试精度提高。

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不看全图看局部，CNN性能竟然更强了

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基于TextCNN的谩骂评论识别模型

在选取网络结构的时候，有尝试采用 Char-CNN、LSTM 等其他网络，但最终结果显示 TextCNN 的表现最好。一些思考（之一本正经地强行解释）： Q1：为什么 CNN 的表现优于 RNN？...Q2：为什么 TextCNN 的表现优于 Char-CNN？ A2: TextCNN 的结构很简单，参数也较少。我们的场景相当于发现短文本中的谩骂片段，可能越简单的 CNN 模型反而越有效。...1520407755_91_w634_h656.png 加入策略后，可以进一步提高模型的准确率。...优点是让模型聚焦在命中疑似谩骂词的评论上，同时不会误伤正常评论（否则经常出现莫名其妙的误判）；缺点则是损失召回率，使其依赖于谩骂词的选取。...最终模型在测试集上的精确率为89.03%，召回率为86.68%。之后需要收集更多训练样本，优化网络结构，进一步提高模型的表现效果。参考文献 [1] Kim Y.

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RCNN学习笔记(7):Faster R-CNN 英文论文翻译笔记

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李理：详解卷积神经网络

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CNN 在语音识别中的应用

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论文阅读笔记(十三)——利用卷积神经网络进行农场猪脸识别

我们在一个农场环境中测试了这一点，在10头猪身上使用了人脸识别文献中采用的三种技术:Fisherfaces、VGG-Face预训练的人脸卷积神经网络(CNN)模型和我们自己的CNN模型，我们使用人工增强的数据集训练...即使给每头猪加上两个标签(以提高成功识别的机会)，也只能在近距离识别动物，准确率为88.6%。农场环境中的常见因素也会对天线的有效性产生不利影响。...如下图所示，相机被放置在饮水机乳头后面。一个Manfrotto通用夹具和铰接臂将相机安装在猪圈框架上，确保足够远的距离，但又足够近，不会在猪喝水时遮住他们的脸。...这有助于避免在训练和测试数据分区中出现非常相似(几乎相同)的数据。在报告图像之间的相似性时，这种方法试图比另一种常用的均方误差(MSE)方法更接近人类的感知。...不确定的是为什么混淆矩阵中存在不对称性，即猪3和猪6的识别准确率分别为96%和94%，而猪2的识别准确率只有67%。

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【深度学习】深度图像检测算法总结与对比

目前最新的EdgeBoxes算法虽然在一定程度提高了候选框提取的准确率和效率，但是处理一幅图像仍然需要0.2s。...2.采用不同分辨率图像在一定程度可以提高准确率，但是也会导致训练速度下降。...4.4 总结特征共享方式训练RPN+Fast-R-CNN能够实现极佳的检测效果，特征共享训练实现了买一送一，RPN在提取Proposal时不仅没有时间成本，还提高了proposal质量。...但是，YOLO在定位识别背景时准确率更高，可以看出Fast-R-CNN假阳性很高（Background=13.6%，即认为某个框是目标，但是实际里面不含任何物体）。...对于不同大小图像的测试效果进行研究，作者发现：YOLO在检测小目标时准确率比R-CNN低大约8~10%，在检测大目标是准确率高于R-CNN。

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苹果公司提出Mobile-ViT | 更小、更轻、精度更高，MobileNets或成为历史！！！

在MS-COCO目标检测任务中，在参数数量相近的情况下，MobileViT比MobileNetv3的准确率高5.7%。 2相关工作 2.1 轻量化CNN模型 CNN的基本构建层是标准的卷积层。...例如，YOLOv2在每10次迭代时从预定义的集合中采样一个新的空间分辨率，并在训练期间在不同的gpu上使用相同的分辨率。...为了便于MobileViT在不进行微调的情况下学习多尺度表示，并进一步提高训练效率(即更少的优化更新)，作者将多尺度训练方法扩展到可变大小的Batch-Size。...例如，当使用MobileViT而不是MNASNet作为Backbone时，SSDLite的性能提高了1.8%，其模型尺寸减少了1.8×。...使用MobileViT代替MobileNetv2作为Backbone时，DeepLabv3的性能提高了1.4%，体积减少了1.6×。

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EMNLP 2018 | 为什么使用自注意力机制？

此外，该模型训练期间对所有分词的计算可以完全并行执行，提高了计算效率。Vaswani 等人（2017）提出 Transformer 模型，该模型完全基于注意力层，没有卷积或循环结构。...实验结果证明：1）自注意力网络和 CNN 在建模长距离主谓一致时性能并不优于 RNN；2）自注意力网络在词义消歧方面显著优于 RNN 和 CNN。 ? 图 1：NMT 中不同神经网络的架构。...图 2：不同的 NMT 模型在主谓一致任务上的准确率。 ? 图 3：ConvS2S 模型和 RNNS2S 模型在不同距离处的结果。 ?...图 4：在小型数据集上训练的 Transformer 和 RNNS2S 模型的结果。...表 5：不同架构在 newstest 数据集和 ContraWSD 上的结果。PPL 指在验证集上的困惑度。Acc 表示在测试集上的准确率。 ?

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不看全图看局部，CNN性能竟然更强了

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何恺明等研究者：真的需要减少ImageNet预训练吗？

但如果加上事先预训练和微调的时间，两者差不多。 ImageNet 预训练并不会自动给出更好的正则化，在小数据集上还是需要微调超参数。...实验表明，ImageNet 预训练可以在训练早期加速收敛，但未必会提供正则化或提高最终目标任务的准确率。...同步批归一化（SyncBN）[34, 27]：BN 的一种实现 [20]，批量统计在多个设备（GPU）上进行计算。使用多个 GPU 时，这样可以提高用于 BN 的有效批大小，从而避免小批量。...结果与分析我们第一个惊奇的发现是，当仅使用 COCO 数据集时，从零开始训练的模型可以达到和微调模型相当的准确率。...在很多情况下，从头开始训练不会比 ImageNet 预训练差多少，且训练样本数最少可达 10k COCO 图像。 ImageNet 预训练加快了目标任务的收敛速度。

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最全整理 | 万字长文综述目标检测领域，您要的，都在这里！

自从AlexNet 在比赛中使用卷积神经网络进而大幅度提高了图像分类的准确率，便有学者尝试将深度学习应用到目标类别检测中。...初始时，设训练集中n个样本具有相同的权重。在每次训练后调整训练集中数据权重，增加错误样本的权重，使得下一个分类器能够对错误样本进行重点训练。...该网络通过增加网络的深度和广度来获取更好的结果，然而当网络加深加宽到一定程度时，继续加深加宽反倒不能再提高效果。因此，GoogleNet通过设计稀疏连接的Inception结构来解决这个问题。...Fast R-CNN使用VGG16代替AlexNet，平均准确率达到70.0%，且训练速度较R-CNN提升9倍，检测速度达到每幅图片0.3 s（除去region proposal 阶段）。...Mask R-CNN 提出双线性差值RoIAlign获得更准确的像素信息，使得掩码准确率提升10%到50%；Mask R-CNN 还使用ResNet 基础网络，在COCO数据集上的检测速度为5f/s，检测准确性从

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NeurIPS 2019论文解读：学习一个模仿小鼠视觉系统的CNN

然后，作者们在训练 CNN 时也不再采用传统的仅以识别率为核心的训练目标，而是鼓励卷积特征的激活模式于生物神经信号的模式更为相近，也就是让 CNN 学习更接近生物视觉系统的特征表征。...在结果对比部分，作者们首先把带有相似性损失训练的「生物视觉 CNN」（基于 ResNet18）和正常训练的几个模型做对比，而且是在转换为灰度的 CIFAR 图像上进行测试。...完全没有额外正则化的 ResNet18 对于没有添加噪声的图像取得了最高的识别准确率，但随着添加噪声，准确率迅速下降；在测试中的最高噪声下，「生物视觉 CNN」的准确率仍然有 50%，远高于其他的模型；...还有一种让 CNN 模型模仿生物神经表征的方法是，在训练执行任务的 CNN 模型时，从网络的中间层上联合训练一个线性读出器，让它直接从图像特征预测生物神经响应。...不过，作者们认为他们选用的方法有更高的限制以及引导力度，因为 CNN 中有大量的仿形变换都可以被线性读出器补偿，在提高预测神经响应的准确率的同时，对 CNN 学习到的表征的影响却很小。

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目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

单纯地增加训练时的IoU的阈值并不能直接提高detector的质量因此，论文提出了Cascade R-CNN来解决上面的问题。...，如图4所示，正样本的数量随着u的提高显著下降，这意味着高质量的classifiers容易过拟合在推理时，高质量的classifers需要处理相对低质量的bndbox，而他们对这些bndbox并没有优化... 因此，Integral loss在很多IoU水平难以表现出高的准确率。...在推理时，bndbox的质量是顺序提高的，高质量的detectors只需要面对高质量的bndbox。...R-CNN，这个架构解决了训练时的过拟合问题以及推理时的IoU mismatch问题。

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【重磅】深度学习难以加冕算法之王 3 大根本原因

最近有讨论，机器在物体识别上的准确率超过人类究竟意味着什么。关于如何架构 CNN 以及架构好 CNN 之后，如何预测架构的准确率和性能，也存在很多未解决的问题。...当神经网络的层数和节点不断增加，如何维持 CNN 的性能也是问题。还有一个更大的问题，那就是如何衡量 CNN 的准确率。...试想，在图像中找出一只猴子，估计对人类而言很简单，但又有多少人知道，那只猴子是长尾猴而不是长鼻猴呢——经过充分训练的算法可是能够做到这一点的。...而且，给物体打标签的 CNN 比在现实道路上操纵一辆车的 CNN 小很多，那要有多少标签才能确保，操纵汽车的网络在遇上看不清或从未见过的物体时，不会发生差错？...IBM 的 TrueNorth 芯片采用神经网络架构，TrueNorth 处理器速度与大型 CNN 相当，能耗却很少。但是，虽然芯片能提高 CNN 的训练和执行速度，可并没有解决根本问题。

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Object Detection · RCNN论文解读

PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%，本文为你解读RBG的CVPR2014 paper： Rich feature hierarchies for accurate object detection...and semantic segmentation Key insights 可以用CNN对图片局部区域做识别，从而判断这个局部是不是目标对象在标记数据稀缺的情况下，可以用其他数据集预训练，再对模型进行...训练时，采用0.001的初始学习率（是上一步预训练的1/10），采用mini-batch SGD，每个batch有32个正样本（各种类混在一起），96个负样本进行训练。...跟前边的四个映射是对应的，同时加上了对w的l2正则约束，抑制过拟合训练得到四个映射关系后，测试时用这四个映射就能够对预测的Region Proposals位置做精细的修正，提升检测框的位置准确率了...之所以说是玄学是因为，虽然这种可视化一定程度上体现了CNN学习到的东西，但是仍然没有说明白为什么是这个单元学习到这种信息。

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CVPR 2018 | Spotlight 论文：非参数化方法实现的极端无监督特征学习

若有更多的训练数据和更好的网络架构，该算法会持续提高测试结果。深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，在计算机视觉领域取得了若干突破。...但是，我们不清楚未知的测试任务为什么可以将训练学习到的特征线性分离。研究者提倡在训练和测试时都采用非参数化方法。...若有更多的训练数据和更好的网络架构，该算法会持续提高测试结果。通过微调学习到的特征，可进一步获得半监督学习和物体检测任务的具竞争性的结果。...研究者使用骨干 CNN 将每个图像编码为 128 维空间并进行 L2 归一化的特征向量。最佳特征嵌入过程是通过实例级判别器学习的，该判别器尝试将训练样本的特征最大程度地散布在 128 维的单位球上。...我们的实验结果表明，在无监督学习条件下，我们的算法性能远超 ImageNet 分类问题上最先进的算法。若有更多的训练数据和更好的网络架构，我们的算法会持续提高测试结果。

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用纳米孔RNA测序直接识别A-I编辑位点

图6 测序深度对结果比较图如图7、8 所示作者将自己的模型和EpiNano进行了比较，当在相同数据集下进行训练时，作者的模型超过了EpiNano。...，进行三分类，有效的提升了准确率。...这体现出集成方法在检测低编辑位点时的可靠性较差。...作者对和肌苷相邻的不同碱基是否会对结果产生影响，也得到了一些有趣的结论，具体结果如图9所示，作者认为这也可以解释为什么在UAU序列上出现更多的假阴性等等实验中出现的现象。...如图10所示，只在重复上训练的模型在重复上表现更好，而只在非重复上训练的模型在非重复上表现更好。这表明，模型已经学习到重复的或非重复的特征，但无论训练数据如何，HCT116中的重复比非重复的结果更差。

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