线性损失和精度CNN图
是机器学习和深度学习领域中常用的概念和技术。
- 线性损失（Linear Loss）： 线性损失是一种常见的损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。线性损失函数的定义如下： L(y, f(x)) = |y - f(x)| 其中，y表示真实值，f(x)表示模型的预测值。线性损失函数计算预测值与真实值之间的绝对差异，即预测误差的绝对值。线性损失函数适用于回归问题，例如预测房价、销售额等连续值的问题。
- 精度CNN图（Accuracy CNN Graph）： 精度CNN图是指在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中用于衡量模型性能的图表。精度（Accuracy）是指模型在测试集上的分类准确率，即模型正确分类的样本数与总样本数之比。精度CNN图通常以迭代次数（Epoch）为横轴，精度值为纵轴，展示模型在训练过程中的性能变化。通过观察精度CNN图，可以评估模型的收敛速度和稳定性，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。
在云计算领域中，线性损失和精度CNN图常用于机器学习和深度学习模型的训练和评估过程。
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我目前正在通过使用cifar10图像来训练CNN模型(50000用于培训，另10000用于验证)。
我绘制了训练损失、验证损失和训练迭代的准确性：
📷
我不确定什么时候该停止训练，应该在1250迭代前后停止训练吗？还是应该在迭代5000左右停止，因为我可以获得最大的验证精度？
为什么被覆盖的模型可以有一个更高的验证精度？
浏览 0提问于2019-06-15得票数 5
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我使用tensorflow运行了深度学习模型(CNN)。在这一时期，我多次观察到，损失和准确度都增加了，或者两者都减少了。我的理解是两者总是成反比关系。什么情况下两者同时增加或减少。
浏览 1提问于2016-12-01得票数 40
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为什么在CNN图像的二值化分类中，损失和精度图是如此的不稳定？我的意思是，验证测试的准确性没有平稳地提高，达到80%，然后达到60%，然后又上升到84%等等。火车的准确性也是如此。现在，我如何知道多少个时期是最优的数目？
浏览 0提问于2020-11-03得票数 1
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我已经训练了一个RNN/LSTM模型。我想解释我的模型结果，在绘制了图表的损失和准确性(b/w培训和验证数据集)。
如果我只向模型提供部分输入，我的目标是对标签进行分类(0或1)。以这种方式我进行了训练。
Train_Validate_Test_Split
Train 80% ; Validate 10 % ; Test 10%
X_train_shape : (243, 100, 5)
Y_train_shape : (243,)
X_validate_shape : (31, 100, 5)
Y_validate_shape : (31,)
X_test_shape : (28, 1
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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一般说来，是否有可能判断在Z期的Y训练示例上训练一个给定的X深度神经网络是否可能过于合适？或者，只有通过查看训练和测试集的丢失和精确图，才能确定是否存在过拟合？
具体来说，我有250,000个例子，每个例子都是一个平面图像200x200px。该模型是一个CNN，约有5个卷积+池层，其次是2个密集层，每个单元1024个单元。该模型对12个不同的类进行了分类。我已经训练了大约35个小时，训练集的准确率达到了90%，测试集的准确率也达到了80%。
浏览 3提问于2017-12-16得票数 4
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我已经训练了CNN的转向角预测与回归输出。我还训练CNN进行分类(两个班:道路，无路)。但我想把它结合起来。该怎么做呢？培养一种新的模式并不是问题。
浏览 2提问于2019-04-17得票数 0
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我在Keras/Tensorflow训练一个U-Net CNN，发现在第一个时代的最后一批和第二个时代的第一批之间损失大大减少：
Epoch 00001: loss improved from inf to 0.07185 - categorical_accuracy: 0.8636
Epoch 2/400: 1/250 [.....................] - loss: 0.0040 - categorical_accuracy: 0.8878
奇怪的是，绝对的准确性并没有随着损失而下降，而是略有增加。在损失下降后，它没有进一步下降，而是在较低的价值附近定居下来。我知道这是关于这
浏览 1提问于2020-07-15得票数 5
1回答
为了好玩，我尝试创建一个神经网络，它可以检测一个球在1.5秒内连续两次反弹的时差(t2 - t1) (不考虑第三次反弹)。“我们的想法是，如果你有前两次反弹的时差，你可以通过一个物理公式来计算初始反弹高度。”
CNN的输入是一个谱图图像，如下所示。输出是一个神经元，它将输出第一次反弹和第二次反弹之间的时间差(t1第一次反弹- t2第二次反弹)。总的来说，这个CNN有1000个样本。
前两次反弹可以有相同的时间差，但被放置在其他地方。例如，一个样本可能是t2-t1=0.810-0.530=0.280，另一个样本可能是0.980-0.7=2.80。这在示例1和示例2中是明确的。
下面是完整的代
浏览 4提问于2021-10-03得票数 0
1回答
我想将AUC的浮点精度(如图中所示)设置为4位。我使用了sklearn.metrics.RocCurveDisplay中可用的默认函数
RocCurveDisplay.from_predictions(
y_test, y_preds, name="CNN")
plt.show()
我得到了材料库图，
我希望在图例中改变AUC的精度。
浏览 9提问于2022-01-04得票数 0
我用CNN模型来分割任务。产出培训如下：
如何知道什么时候应该停止基于损失和IoU的训练？
浏览 0提问于2020-12-06得票数 0
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我知道CNN有很多好的功能，比如重量分享，节省内存和特征提取。然而，这个问题使我非常困惑。有没有可能有比CNN更好的完全连接的网络？为什么？
多谢各位！
浏览 1提问于2018-11-25得票数 1
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我是Lstm和机器学习的新手，我正在努力理解它的一些概念。下面是我的Lstm模型的代码。
Lstm模式：
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 50, input_length=max_length-1))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss',
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
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关于使用Lenet5网络解释某些优化器在MNIST上的性能，我有几个问题，验证损失/准确性与训练损失/准确性图表准确地告诉了我们什么。因此，所有事情都是在Keras中使用标准的LeNet5网络完成的，运行时间为15个时代，批处理大小为128个。
图有两幅图，分别是列车损失与车辆损失和列车损失与损失。我创建了4个图，因为我运行了两次，一次使用validation_split = 0.1，一次在model.fit参数中使用validation_data = (x_test，y_test)。具体而言，这里显示了不同之处：
train = model.fit(x_train, y_train, epo
浏览 2提问于2020-04-25得票数 3
2回答
我正在训练一个神经网络，得到以下输出。损失和val_loss都在减少，这让我很高兴。然而，val_acc保持不变。那会有什么原因呢？我的数据非常不平衡，但我正在通过sklearn compute_class_weight函数对其进行权衡。
Train on 109056 samples, validate on 27136 samples
Epoch 1/200
- 1174s - loss: 1.0353 - acc: 0.5843 - val_loss: 1.0749 - val_acc: 0.7871
Epoch 00001: val_acc improved from -inf to
浏览 0提问于2019-03-08得票数 1
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2回答
我希望了解音频分析的各种频谱图。我想将一个音频文件转换为10秒的块，为每个块生成光谱图，并使用CNN模型在这些图像上进行训练，看看它们是好是坏。 我已经研究了线性，对数，mel等，并在某个地方读到基于mel的频谱图最适合用于此。但是没有适当的可证实的信息。我已经使用了以下简单的代码来生成mel谱图。 y,sr= librosa.core.load(r'C:\Users\Tej\Desktop\NoiseWork\NoiseOnly\song.wav')
S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)
librosa.display
浏览 46提问于2019-04-04得票数 0
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验证损失用于避免训练集的过度拟合，交叉验证用于推广模型的结果。
它们是否用于类似的目的或结果？如果没有，那么我如何同时使用验证损失和交叉验证结合在CNN上？
浏览 0提问于2020-05-03得票数 0
1回答
如何减少图像异常检测中的假阴性？
、、、、
我目前正在一个质量检查项目工作，我需要开发一个程序，可以检测不规则零件。我面临的问题是，我没有太多的不规则样本(只有7个以上的3000多个常规样本)。我尝试了CNN，但由于样本数量不平衡，模型检测所有的规则，所以我正在探索的方法是使用异常检测算法。我也尝试了自动编码器，但由于规则和不规则之间的差别很小，我无法获得任何好的结果。到目前为止，给我最好结果的方法是结合局部离群点因子和特征提取器(HOG)。唯一的问题是，即使调整了算法的参数，它仍然给我假阳性(正常样本被标记为不规则)，这对于这个应用程序是不可接受的。我能在这个过程中加入什么来消除假阳性吗？你能给我推荐其他方法吗？我真的很感谢你的帮助:
浏览 11提问于2022-02-17得票数 0
2回答
我在解释这些损失和准确度图表时遇到了一些困难。例如，在第一个示例中，验证损失值相当低(它已经低于0.35)，但随后迅速偏离。另一方面，在第二种情况下，验证从较高的值开始，然后似乎达到平台期(它不会像第一种情况那样开始增长)。此外，第四张图似乎有些奇怪，因为验证损失和验证精度似乎都随着时间的推移而下降。
你认为这四个图中哪一个是最好的？
先谢谢你，安德里亚
浏览 1提问于2020-01-05得票数 0
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我有数据表明，快速时间傅里叶变换是适用的。(特定Hzs的振幅)
在互联网上有一些解决方案，CNN应用于mel谱图，但我没有看到CNN应用于快速傅里叶变换信号的解决方案。
CNN有可能应用于快速傅里叶变换信号吗？
或者因为CNN考虑的是时间属性，所以不可能？
谢谢!
浏览 2提问于2022-03-01得票数 0
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Caffe中的多精度层
、、、
我正在尝试使用nVidia数字和Caffe对大量图像进行分类。当我使用我所构建的标准网络和网络时，一切都很好。
然而，当我运行GoogleNet示例时，我可以看到几个精度层的结果。在CNN中怎么会有多个精确层？有多个损失层是可以理解的，但是多精度值意味着什么呢？我在学习过程中得到了几张精确的图表。类似于这幅图片：
lossX-top1和lossX-top5表示精度层。我从原型中了解到，这些值评估的是前1和前5的精度值，但是lossX的精度层是什么？
即使其中一些图收敛到98%左右，当我在'validation.txt'上手动测试训练过的网络时，我得到的值明显较低(对应于三
浏览 4提问于2015-10-06得票数 6
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我正在使用tf.Keras训练一个CNN模型，我将训练集分散到训练和验证集上，我想在验证集上可视化准确性。 这是代码，请告诉我打印的准确性是与训练集还是验证集有关？ model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit( x= X_train.reshape(X_train.shape[0],280,252,1),
y= train_Y_one_hot,
epoc
浏览 67提问于2020-05-03得票数 3
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我将在创建之后改变高图gague中固体量规的止损值。下面的代码是我编写的代码：
this.gaugeChart.yAxis[0].update({
stops: [
[0.0, '#55BF3B'],
[0.5, '#DDDF0D'],
[0.9, '#DF5353'] // red
] });
问题是它不更新固体量规的止损值。我是不是遗漏了什么？
浏览 4提问于2016-01-31得票数 0
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1回答
我试图预测构建性能的标签：{1，0}。因为这是二进制分类，所以我尝试了使用Xavier初始化的sigmoid和identity激活函数。然而，我不能提高我的模型的准确性，因为损失和准确性停留在训练后的每一个时代。这是一个非常不平衡的数据集，其中90%的数据集占多数。所以，我想这可能是由于最初的偏见。你能帮我弄一下这个吗？您可以看到培训过程的设置和附加的其他相关图像。、、
浏览 8提问于2022-06-25得票数 -1
2回答
我在训练CNN来解决三级图像分类问题。我的训练损失平稳地减少了，这是预期的行为。然而，我的验证损失显示出很大的波动。
📷
这是我应该担心的事情，还是我应该选择在我的业绩衡量(准确性)上得分最好的模型？
附加信息:我正在微调一个Resnet-18的最后一层，它是在ImageNet数据上接受过PyTorch预培训的。我必须指出，我在训练阶段使用了一个加权损失函数，因为我的数据非常不平衡。然而，为了绘制损失图，我使用未加权损失来比较验证损失和培训损失。如果不是训练数据集和验证数据集的分布略有不同，我将使用未加权损失(但是它们都是高度不平衡的)。
浏览 0提问于2018-05-02得票数 10
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我训练过角星CNN模型。我后来使用了评估函数，它应该返回测试损失和测试准确性，但它只是返回损失。我怎样才能得到精确性？
score = model.evaluate(X_test, Y_test,verbose=0)
print(score[0])
IndexError: invalid index to scalar variable.
浏览 1提问于2018-05-24得票数 1
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1回答
我有一个值的缩放函数，它看起来如下所示：
r = a/b*c;
其中r，a，b，c是小数。
大多数情况下，这是正确的，但有时我会得到这样的结果：
1.5M/3.09785668M*3.09785668M => 1.5000000000000000000000000001M
这对我来说是个问题，因为随着时间的推移，错误会升级。
检测和消除这类错误的最佳方法是什么？
浏览 1提问于2017-06-19得票数 0
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4回答
我正在运行以下代码。我想计算我的人工神经网络对测试数据的准确性。我使用的是windows平台，python 3.5
import numpy
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection impor
浏览 4提问于2018-03-21得票数 0
我在想，因为CNN控制了所有与图像相关的任务。是Viola人脸检测器仍然被认为是最先进的，还是CNN超过了它的性能？
浏览 0提问于2018-09-16得票数 6
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我正在学习卷积神经网络。我对CNN的一些层次感到困惑。
关于ReLu..。我只知道它是一个无限逻辑函数的和，但是ReLu没有连接到任何上层。为什么我们需要ReLu，它是如何工作的？
关于Dropout...dropout是如何工作的？我听了G. Hinton的视频演讲。他说，有一种策略，在训练权重时随机忽略一半的节点，并在预测时将权重减半。他说，它的灵感来自随机森林，其工作原理与计算这些随机训练模型的几何平均值完全相同。
此策略是否与dropout相同？
有人能帮我解决这个问题吗？
浏览 2提问于2014-12-06得票数 17
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3回答
双精度或浮点优化例程
、、、、
我正在通读优化例程的代码(Nelder，SQP...)。语言有C++、Python。我观察到，经常会执行从double到float的转换，或者使用double resp复制方法。浮点参数。为什么它在优化例程代码中是有利可图的，它有意义吗？在我自己的C++代码中，我应该注意double和float类型吗?为什么？
致以亲切的问候。
浏览 2提问于2012-03-15得票数 7
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1回答
验证损失和训练损失之间的差距
、、、、
下面是我的CNN模型的验证损失和训练损失的图表。
验证损失随着训练损失的减少而减少，但两个函数之间存在差距。
这是什么意思？模型不是过拟合，因为验证损失正在减少，但是模型是否有问题，因为两个函数之间存在差距？
我是个新手，所以请帮帮忙。
浏览 30提问于2020-05-19得票数 3
1回答
我想知道在CNN的预测变量之间或预测变量与结果变量之间是否有任何相关的规则。相关性的价值应该是什么？和CNN合作的时候有关系吗？我的例子是使用两个范畴预测变量和
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
1回答
班级不平衡的深度学习
、、、
我试图建立一个一维CNN数据包数据模型，但在我的目标中有一个非常不平衡的类。我有3类，0级有53000例，1级有300例，2级有150例。提前感谢！
我试过你的建议，但我认为我没有得到一个好的结果(损失和准确性)，从模型。
📷
浏览 0提问于2021-03-02得票数 2
1回答
什么激活层学习？
、、、
在每个激活层之后，我都试图找出CNN的架构。因此，我编写了一个代码来可视化我的模型中的一些激活层。我使用LeakyReLU作为激活层。这是图
从图中可以看出，有相当紫色的框架，没有任何显示。所以我的问题是这意味着什么。我的模特学到什么了吗？
浏览 7提问于2022-06-23得票数 0
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如果我用tensorflow写一个模型，可能是任何CNN或ANN。我想知道如何发现我的架构或模型中是否有问题。例如。如果我的模型拟合不足或过拟合。如何绘制学习曲线、验证曲线和训练曲线，以及如何分析它们以发现我应该做些什么来提高测试数据的准确性。如何在tensorflow.Any aproach中做所有这些事情，以便在tensorflow中做到这一点，并告诉一些提示，以便在特定模型中找到正确的错误？
浏览 13提问于2018-09-01得票数 0
1回答
探索模型的过拟合
、、
我检测到了我的深度学习模型的过度拟合。
但我对过度拟合感到困惑。
例如，我的训练准确率和损失很高，我的发展损失和准确率几乎等于它。
问题；
i)这是什么意思？
ii)我应该做些什么？
iii)行动的可能结果是什么？
浏览 14提问于2020-06-06得票数 1
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1回答
以上是我对网络的配置。我正在训练CNN网络的192*192的图片大小。我的目标是一个11种的分类网络。然而，测试数据集的丢失和准确性似乎是非常不稳定的。为了获得稳定的精度和损失，我必须运行15+历元。最大准确度仅为50%。我能做些什么来提高性能呢？
浏览 4提问于2022-07-29得票数 -1
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我想用Keras编码，这是一个神经网络，既是一个自动编码器，也是一个半监督学习的分类器。以这个数据集为例，其中有几个标记的图像和许多未标记的图像：
一些论文列出了成功地实现了这一点，或者非常类似的事情。
总而言之:如果模型具有相同的输入数据形状和相同的“编码”卷积层，但会分成两个头(分叉式)，那么就有一个分类头和一个解码头，在某种程度上，无监督自动编码器将有助于分类头的良好学习。
有了TensorFlow，这样做是没有问题的，因为我们可以完全控制计算图。
但在Keras中，事情是更高层次的，我觉得所有对".fit“的调用都必须一次提供所有数据(所以它会迫使我将分类头和自动编码头绑定到一
浏览 0提问于2017-06-01得票数 1
3回答
和都是实现支持向量机的软件库。有什么关系呢？这些差异是如何使liblinear比libsvm更快的呢？
浏览 0提问于2012-07-17得票数 28
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当我训练一个神经网络时，我观察到越来越多的验证损失，同时也提高了验证的准确性。
我读过与这一现象相关的解释，而且似乎越来越多的验证损失和验证的准确性意味着一个过度拟合的模型。
然而，我并没有真正探究为什么越来越多的验证丢失和验证准确性意味着过度匹配的原因。
你能给出这种现象背后的解释吗？
浏览 0提问于2020-10-01得票数 6
1回答
我正在使用带有Tensorflow后端的Keras来训练一个改进的Resnet-50，它将对象分类为15类。我正在使用Adam优化器，我尝试了0.001和0.01的学习率，但得到了类似的结果。
我面临的问题是，丢失和准确性都显示出相似的行为(在培训和验证数据集中)。它们都是在类似的时间上升或下降，我预计损失减少时会得到更高的准确性。是什么导致了这种行为？
下面是我上一次跑步时的一些曲线：
编辑:模型的代码如下：
#Model creation:
def create_model(possible_labels):
rn50 = ResNet50(include_top=
浏览 1提问于2018-03-18得票数 2
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1回答
我的模型基于以下教程：
在最后阶段，使用神经网络从CNN中提取特征。我想在最后一层使用支持向量机。我如何将它添加到我现有的模型中？
在一些论文中，支持向量机似乎比神经网络更好地作为CNN的最后一层，因此我想尝试它们以提高模型的准确性。支持向量机也可以用于神经网络不足的一类分类，最终需要一个分类器，因此需要在CNN中加入一个支持向量机。
请帮帮忙
浏览 7提问于2015-06-22得票数 1
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我使用Delphi ADODB连接到AS400 DB2数据库，但是当我读取decimal类型的数据时，它失去了decimal精度。
它的真值是736657878664.160。SQL是一个简单的"select data form testtable“。
Cnn := TADOConnection.Create(nil);
Cnn.LoginPrompt := False;
Cnn.CommandTimeout := CCommandTimeout;
Cnn.ConnectionString := lpDB^.CnnString;QryCom := TADOQuery.Create(ni
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
1回答
CNN中使用激活函数的主要目的是什么？
我知道激活函数类型和每个激活函数的用途。但在这里我想问为什么要用它们。
浏览 0提问于2018-05-06得票数 3
我想运行和评估一个非常简单的逻辑模型的二进制分类。
为了达到这个目的，我想要一个图表，如：
从输入中预测标签(可以使用feed_dict)
计算损失并将其最小化
比较地面真实度和预测标号计算精度
当我把这些写成一张图时，效果很好。
但是，如果我们能够将图形分开，代码就会更加清晰。
现在，我创建了三个分开的图(对应于上面的每个列表)。
然后，我要构造以下三个图
forward_graph (=图1)
train_graph (=图1+图2)
eval_graph (=图1+图3)
其中的每一个都可以单独运行。
有没有办法做到这一点，甚至类似的事情？
为了找
浏览 2提问于2017-05-26得票数 0
R-CNN、fast R-CNN、fast R-CNN和YOLO在以下方面有什么区别：(1)相同图像集的精度(2)给定相同的图像大小，运行时(3)支持android移植
考虑到这三个标准，哪种是最佳的目标定位技术？
浏览 1提问于2017-05-30得票数 8
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1回答
我正在建立一个CNN模型，使用歌曲录制的音高估计。基音估计方法是将谱图输入CNN模型，使CNN从该谱图中预测基音序列(每次记录250个基音值)。对于评估指标，我使用的是Accuracy和F1 Score。使用mean测量给出了总体测试结果的样本。
📷
一些注意事项：
Val-Acc是验证的准确性。我用这个来看看模型如何分析训练中没有给出的新数据。
Delta acc是accuracy和val-acc之间的差值。
现在，我想知道如何解释Accuracy和F1 Score之间的关系。我的主管对我说，测量精度是为了获得模型的精确性，而F1是模型的性能。这段关系真的是这样吗？我可以了解一下如何解释它
浏览 0提问于2021-04-30得票数 1
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我正在使用tensorboard (tensorflow 1.1.0)来显示我的CNN分类器的结果。
我添加了一些输出向量作为tf.summary.histogram，以显示每个存储箱中的输出计数，但tensorboard似乎自动计算插值并将它们显示为(以某种方式)平滑分布(因此我找不到存储箱的确切计数)。
谁能告诉我如何避免插值，并使用条形图显示通常的直方图？
浏览 0提问于2017-06-06得票数 1
1回答
CNN的模型结构设计
、、、
我想为有300个类的数据集设计CNN。我用下面的模型对两个类进行了测试。它具有很好的准确性。
model = Sequential([
Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH ,3)),
MaxPooling2D(),
Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
MaxPooling2D(),
Conv2D(64, 3, padding='s
浏览 0提问于2020-02-05得票数 0
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