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我正在使用Tensorflow的对象检测API训练一个神经网络来检测汽车。我使用了下面的youtube视频来学习和执行这个过程。
在我的例子中，现在是7500步，损失值一直在0.6到1.3之间波动。很多人在评论区抱怨这个系列的假阳性，但我认为这是因为不必要的长时间训练(因为他们不知道什么时候该停止?)这导致了过度拟合</
浏览 15提问于2018-08-23得票数 1
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我正在使用SageMaker训练一些我认识到的自定义TF模型。在训练过程中，我自然会多次评估模型，以便了解神经网络何时真正开始过拟合。训练结束后，我想恢复工作最好的模型(即，表示最小验证损失的模型)，并将其部署在端点上。然而，如果我使用经典的Tensorflow.attach()，恢复的模型对应于output/model.tar.gz中存储的模型，如果我没有弄错，它将是对应于上一次训练迭代的模型(因此它可能
浏览 2提问于2018-10-23得票数 3
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我正在训练一个神经网络，并得到关于损失和验证损失的结果：
这些是200个时期，批量大小为16,500个训练样本和200个验证样本。
浏览 0提问于2019-07-29得票数 1
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在卷积神经网络中，我正在训练CNN，在训练过程中，特别是在训练开始时，我得到了非常高的训练误差。在那之后，这个误差开始慢慢下降。在大约500个时期之后，训练误差接近于零(例如0.006604)。我的意思是在我的训练过程一开始就有很高的训练错误率。我想提的另一件事是，我注意到，每次我减少隐藏节点的数量，结果在我的训练结束时会变得更好。
浏览 5提问于2016-03-16得票数 1
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我正在尝试使用机器学习根据特定的姿势对人的图像进行分类。我收集的图像类别是“姿势”或“未知”。我有很多人摆姿势的照片，也有不摆姿势的人的照片。该模型似乎过度拟合了“姿势”类别，因为当我将相机的焦点对准任何人以外的任何人时，它也显示了“姿势”类别的自信得分，而不是“未知”类别。如果我添加了大量的这些照片，我是否应该添加等量的“姿势”照片，以避免在模型中引入偏差？
此外，我还考虑过在输入ML模型之前使用OpenCV对轮廓图像进行预处理，对此有什么想法吗？
浏览 2提问于2018-04-12得票数 0
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
我已经建立了一个神经网络来学习numpy.cos()函数，然后产生类似的结果。当我的训练范围是：但当我尝试将边界扩展到以下范围时，该模型就崩溃了：我需要在我的神经网络中进行哪些更改
浏览 25提问于2019-11-22得票数 9
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我想训练我的神经网络来适应训练数据。我是否应该继续用相同的训练数据来拟合我的模型，使用K-折叠验证，并将时间设置为无穷大？然后，在达到几乎百分之百的预测之后，我就可以停止训练了。这样做对吗？
浏览 0提问于2016-12-08得票数 5
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验证集是否用于更新神经网络？
、、、、
我有个神经网络的问题那我的问题是
如果验证在神经网络中不进行任何权值更新，那么验证集如何帮助神经网络避免过度拟合？
浏览 2提问于2017-10-13得票数 4
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我有自己的图像数据集，并使用Mask-R-CNN进行训练。在这里，您可以将数据集分为训练、验证和测试。 我想知道验证和测试之间的区别。我知道，验证通常用于在每个时期之后查看NN的质量。在此基础上，你可以看到神经网络有多好，以及是否发生了过拟合。但我想知道神经网络是否基于验证集进行学习。 基于训练集，神经网络在每幅图像之后学习，并调整每个神经元以减少损失。在神经网络完成学习后，我们使用测试集来查看我们
浏览 68提问于2019-04-16得票数 0
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神经网络(NN)现在非常流行，但是可靠性如何呢？他们说，它在1000个测试数据上进行了测试。嗯，这还不够，10000或更多呢？对于未经测试或看不见的数据，您能说些什么？
浏览 1提问于2017-05-22得票数 0
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数据集的决策树和神经网络
、、、、
我正在研究对数据集同时使用决策树和神经网络的优缺点。我一直在互联网上寻找答案，但我似乎找到的所有答案都是从大的角度来看每个问题的利弊。基本上，我试图弄清楚为什么决策树和神经网络对特定的数据集是有好处的。我假设无论数据集是大是小，离群值和丢失的数据都会对使用决策树或神经网络的准确性或不准确性产生影响。提前感谢
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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我做了一个神经网络，它的架构如下： 它有两个合并的分支。一个分支将矩阵作为卷积网络的输入，另一个分支是将向量作为输入的完全连接层。这两个分支被合并并发送到完全连接层，然后发送到输出层。你认为这些图表是否表明拟合不足，或者这是正常的？如果您有真知灼见，我们将不胜感激。
浏览 274提问于2019-05-29得票数 0
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我最近刚刚拿到了张紧板，但是你能告诉我我应该在图中寻找哪些特性(准确性和验证精度)，并且请给我一些关于不合适的概念的启发。
浏览 0提问于2019-06-05得票数 13
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3回答
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：test set score: 0.876我相信来自TensorFlo
浏览 1提问于2018-07-29得票数 0
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正如一些帖子所建议的，我开始使用FANN ()来做神经网络的事情。它是干净的，容易理解。现在问题是，据我所见，FANN没有任何功能来支持这个特性。FANN中的培训函数也不提供任何参数来传递验证数据集。我说的对吗？FANN用户如何使用验证数据集训练他们的神经网络？谢谢你的帮助。
浏览 10提问于2016-06-08得票数 0
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如果我建立一个机器学习模型，它使用来自另一个机器学习模型的输出，而两个模型都是在相同的数据上训练的，是否会过度拟合？基本上，我想知道是否可以使用KNN预测结果作为深度神经网络模型的输入，而这两个模型都是在完全相同的数据上训练的。
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
我想知道object_detection是否通过过度拟合训练数据的样本子集，比如3张图像，来帮助确定预测性能？如果是，怎么做？
浏览 0提问于2019-07-26得票数 1
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