训练损失正在减少，但验证损失是重要的。如何避免过度拟合
过度拟合是机器学习中常见的问题，特别是在训练损失正在减少而验证损失保持高值的情况下。过度拟合意味着模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上性能下降。为了避免过度拟合，可以采取以下几种方法：
- 数据集划分：将数据集划分为训练集和验证集。训练集用于模型的训练，验证集用于评估模型的性能。通过在训练过程中监控验证损失，可以及时发现过度拟合的情况。
- 增加数据量：增加更多的训练数据可以减少过度拟合的风险。更多的数据样本可以帮助模型更好地学习数据的分布和特征。
- 数据增强：通过对训练数据进行一系列的变换和扩增，如旋转、平移、缩放等，可以生成更多的样本，丰富训练数据集。这样可以减少模型对于特定样本的依赖性，提高模型的泛化能力。
- 正则化技术：正则化是一种常见的降低模型复杂度的方法。常用的正则化技术包括L1正则化、L2正则化和dropout。这些技术可以在损失函数中引入正则化项，惩罚模型的复杂度，避免模型过度拟合训练数据。
- 提前停止训练：当验证损失开始上升时，说明模型已经开始过度拟合，此时可以及时停止训练，以避免进一步过度拟合。
- 模型集成：通过将多个模型进行集成，如投票、平均等方式，可以降低过度拟合的风险。模型集成可以结合多个不同的模型，减少单个模型的过度拟合问题。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 数据集划分：腾讯云数据集协同平台
- 数据增强：腾讯云图像增强
- 正则化技术：腾讯云深度学习训练集成与模型优化
- 提前停止训练：腾讯云训练作业
- 模型集成：腾讯云机器学习模型集成
通过以上方法的综合应用，可以有效地避免过度拟合问题，提高机器学习模型的性能和泛化能力。
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解释验证损失
、、、
我是神经网络的新手，我不知道如何准确地解释我得到的验证损失的结果。我正在尝试使用tensorflow对图像进行分类。如果我绘制每个时期之后得到的结果，我会得到以下结果：enter image description here 我的训练精度和验证精度提高了，我的训练损失减少了，但验证损失虽然下降了一些，但并不是非常接近训练损失。 我该如何解释这个呢？我不理解验证损失的变化。验证损失没有像训练损失减少那么多的事实是否意味着我有过度拟合？ (以防万一，我做了25个时期，批量:128，学习率:0.0001，训练/验证分割:0.40) 谢谢你的帮助
浏览 53提问于2020-08-11得票数 1
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这是一个过载的网络吗？
、、、、
我在keras中训练了一个神经网络，得到了这个结果，我想知道这是否太合适了。
我有怀疑，因为我读过，过度拟合是产生时，一个网络是过度训练，它发生时，验证损失增加。
但在这种情况下，它并没有增加。它保持不变，但训练损失减少。
额外信息
以这种方式拆分单个数据集：
70%的数据集用作培训数据
30%的数据集用作验证数据
500时代训练
2000时代训练
培训损失: 3.1711e-05验证损失: 0.0036
浏览 5提问于2017-04-03得票数 2
利用matlab训练二值分类神经网络模型，给出了在隐层中使用20个神经元得到的图。交叉熵与年代之间的混淆矩阵和图。
为了防止模型中的过度拟合，损失图中的训练曲线应该与验证曲线相似。
但在目前的情况下，第三张图显示了验证曲线与训练相似的曲线，尽管与上述曲线中两条曲线的分叉曲线相比，总体精度较低。
WHy，这是正在发生的，我在理解这些曲线时做错了什么？
📷
📷
📷
📷
浏览 0提问于2018-05-19得票数 3
2回答
有密集连接层的辍学
、、、、
我在我的一个项目中使用了一个密集的模型，并且在使用正则化时遇到了一些困难。
没有任何正则化，验证和训练损失(MSE)都会减少。然而，训练损失下降得更快，导致最终模型的一些过度拟合。
所以我决定用辍学来避免过度适应。当使用Dropout时，验证和训练损失在第一个时期减少到0.13左右，并且在大约10个周期内保持不变。
在此之后，这两个损失功能下降的方式相同，没有辍学，导致过度拟合再次。最终损失值与没有辍学的情况下的损失值大致相同。
所以对我来说，辍学似乎不太管用。
如果我切换到L2正则化，我可以避免过度拟合，但我宁愿使用Dropout作为正则化。
现在我想知道是否有人经历过这种行为？
我在密集块
浏览 3提问于2020-04-05得票数 2
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1回答
为了学习更多关于数据科学的知识，我从网络上抓取了一些有标签的数据，并试图将示例分类为三个类中的一个。我遇到了一个问题，无论我尝试哪种模型，我的验证损失都会减少，而我的训练损失会继续减少(见下面的图)。
📷
一些可能相关的说明：
我有大约15,000(3,000)个培训(验证)的例子。
对于培训和验证集，标签大致均匀分布和分层( 1: 35%，2: 34%，3: 31%)。
我有73个特征，包括:10个数字特征，8个转换为43个热编码特征的分类特征，以及一个20维文本嵌入。
如果将PCA应用于这73个特征(保持99%的方差使特征数减少到22个)，我会得到类似的结果。
这里显示的图使用的是XGBo
浏览 0提问于2020-11-17得票数 0
1回答
我正在使用resnet50对Kaggle数据集中的花卉图片进行分类。我想澄清一些关于我的结果。
epoch train_loss valid_loss error_rate time
0 0.205352 0.226580 0.077546 02:01
1 0.148942 0.205224 0.074074 02:01
这是训练的最后两个时代。正如您所看到的，第二个时期显示了一些过度拟合，因为train_loss比验证损失少得多。尽管过度拟合，error_rate和验证损失减少。我想知道，尽管过度适应，这个模型是否真的
浏览 1提问于2019-06-28得票数 1
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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
我正在尝试训练一个LSTM模型，我还绘制了训练测试精度和训练测试损失的图表，正如您从我附加的图像中所看到的那样。
让我担心的是这些情节很嘈杂。根据我的理解，如果我错了，请纠正我，噪音意味着我过度拟合我的模型，它不能学习。我说的对吗？
谢谢。
浏览 0提问于2021-07-18得票数 0
4回答
验证损失不增加
、、
我正在试着检查我的二值图像分类模型。
我在20个样本上训练它过适应，现在理论上训练损失应该减少，验证损失应该增加。因为模特不应该学任何东西，但我的火车和瓦尔损失都在减少。
验证的准确性也遵循一种非随机的模式，在20个样本上过度拟合时，我对性能期望的断言是真的吗?我的训练循环/数据加载过程有问题吗？
我怎样才能把它进一步分类呢？
📷
浏览 0提问于2022-08-15得票数 0
我正在训练一个用于图像语义分割的CNN U-网模型，但是训练损失似乎以比验证损失更快的速度下降，这正常吗？
我用了0.002的损失
培训和验证的损失可以从下面的图像中看到：
浏览 3提问于2020-08-07得票数 3
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1回答
我正在尝试对图像进行情感分析。我有4节课--很好笑，不好笑。我尝试了像VGG16/19 densenet201这样的预训练模型，但我的模型过于拟合，训练准确率超过95%，测试精度约为30 %。有人能给我建议吗?我还能尝试什么？训练图像- 6K
浏览 0提问于2020-03-02得票数 0
我正在训练一个模型，使用作者最初的学习速率(我也使用他们的github )，我得到了一个不断振荡的验证损失，它会减少，然后突然跳到一个很大的值，然后再次下降，但从没有真正收敛到它得到的最低值是2(而训练损失收敛到0.0 -远低于1)。
在每一个时代，我得到训练的准确性，在最后，验证的准确性。验证精度总是大于训练精度。
当我测试真实的测试数据时，我得到了很好的结果，但是我不知道我的模型是否太合适了。我预计一个好的模型的val损失会以类似的方式与训练损失相融合，但这是不可能的，而且val损失有时会波动到非常大的值，这让我很担心。
通过调整学习速度和调度器等，我将val损失和训练损失
浏览 0提问于2019-03-26得票数 9
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这篇文章更多的是要求咨询而不是要求解决问题。我知道keras、回调、提前弯腰和模型检查点可以防止过拟合。当我在restore_best_weights=True中使用早期的弯腰时，由于耐心较小，我有时会错过最好的模型，而当我在save_best_only =True中使用检查点回调时，我需要做很多时期。因此，我认为也许我会以更大的耐心使用提前停止，但我的问题是，在一些时期之后，我的验证损失是非常Z字形的(即，这意味着它变得越来越小，没有任何特定的模式)。我试图找出当验证损失以Z字形方式执行时，最佳选择是什么。
浏览 3提问于2020-09-01得票数 0
2回答
CNN精度冻结
、、、、
因此，我正在训练一个CNN网络来检测输入图像中的某些特征。结构如下：
输入图像-> Conv2D -> Relu ->稠密-> ->结果
该数据集包含3个类中的180个黑白图像，每个类恰好有60个图像。
我的问题是验证的准确性和训练的准确性在大约6-7个周期后不会改变，如下图所示：
我试着在谷歌上搜索解决方案，但到目前为止还没有结果。起初，我认为我的模型被过度拟合了，因为它不再“学习”，训练损失不断减少，而验证损失却没有。因此，我尝试加入学习速率衰减，Nesterov动量，增加批次大小以减少过度拟合，但是它们并没有改变很多事情(嗯，总体精度确实从0.90
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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2回答
弄清楚损失和精确曲线
、、、、
这是我一次又一次遇到的问题。损失(在这种情况下是交叉熵)和不合理的精确图。下面是一个示例：
📷
在这里，我正在CIFAR10上训练一个CIFAR10。优化器为SGD，学习速率为0.1，Nesterov动量为0.9，重量衰减为1e-4 .在60,120,160年代，学习率降低到一个⅕。
最初，这些曲线都很好，很好；这意味着训练和验证损失在减少，准确性也在增加。
在65~70年代附近，你会看到过度适应的迹象；如瓦尔。损失开始增加和瓦尔。精度开始下降(红色框)。这里还是没有什么奇怪的地方。
现在有两件事对我来说没有意义：
在120 (其中LR减少)之后，val。损失和准确性开始改善几个时代(绿色盒子
浏览 0提问于2020-08-19得票数 3
2回答
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
我试图在数据集上训练一个C0图像模型。该数据集包括320 000幅培训图像、40 000幅验证图像和40 000幅测试图像。
由于数据集很大，我开始从培训集中对500个样本(每班)进行培训。结果如下：
📷
从上面的图表中我们可以看出，验证损失在20年代前后开始以较慢的速度下降，而训练损失则继续下降。这意味着我们的模型开始过度拟合数据？我假设这可能是因为我在培训集中拥有的数据不足以在验证集上获得更好的结果？(验证数据也是整个验证集中的500个样本(每类))
在小样本上训练模型是一种正确的方法吗？每班500张图像)，保存模型，加载保存的模型权重，然后再用更大的样本(例如1000幅图像)进行训练？我
浏览 0提问于2020-07-18得票数 2
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我有一个三级图像分类问题。这些类是高度不平衡的(大约98%的图像低于一个类)。为了抵消这个不平衡的数据，我用类概率的反比(1/(类的比例))来加权损失。这意味着，对于少数族裔阶层来说，损失会成倍增加。这确实有助于消除阶级不平衡。
但是，对于此加权损失，我使用训练数据集中的比例。在验证数据集中，val集的分布有所不同(分别为96.66%、2.59%、0.75%，而在训练集中分别为98.28%、0.98%、0.73% )。这意味着，如果我使用基于训练集的权重，主要是错误分类的1类图像会受到比它们在验证集中的分布更多的惩罚。
造成这种分布差异的原因是，我不能随意分割我的图像，因为它们是由大约10台摄
浏览 0提问于2018-04-25得票数 2
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1回答
我使用PyTorch训练单层神经网络，并在验证损失减少后保存模型。一旦网络完成了培训，我就加载保存的模型，并通过测试集特性(而不是上一个时代的模型)来查看它的性能。然而，更多的情况是，在大约150个时代之后，验证损失将停止下降，我担心网络正在过度拟合数据。如果验证损失在一些迭代中没有减少(例如，在5次迭代之后)，那么在培训期间加载保存的模型更好吗？
另外，对于如何避免验证损失停止减少的情况，有什么建议吗？我曾经有过一些模型，即使在500个年代之后，验证损失也会继续减少，而另一些模型则会在100之后停止下降。到目前为止，我的代码如下：
class NeuralNetwork(nn.Module)
浏览 5提问于2022-03-11得票数 0
2回答
我的学习曲线是否过正？
、、、、
我正致力于多分类任务(总共6个班)，并获得了几乎完美的训练和测试的准确性(超过99%)的基础上，我的训练cnn模型。我想知道，我受过训练的模特是否有过度适应的问题。附件是该模型的损失和准确性的学习曲线。整个训练数据集包含大约30k样本，训练与验证数据的比率为4:1。我的损失曲线是否显示过拟合？
浏览 7提问于2022-10-10得票数 -1
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1回答
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？我的模型似乎也很小，无法过度拟合(我正在尝试对FFT数据进行分类)。我是不是明目张胆地做错了什么？ 这是我的模型： model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters = 32, kernel_size = 3, activation = 'relu', input_shape = (size, 1)))
model.add(Dropout(dropo
浏览 16提问于2020-12-31得票数 0
2回答
验证集是否用于更新神经网络？
、、、、
我有个神经网络的问题
假设我有60次训练，20次验证，20次测试集。对于每一个时代，我运行60个训练集样本，同时调整每个样本的权重，并计算每个验证样本的误差。
因此，据我所知，权重更新发生在培训集(而不是验证集)中。
但是我听说把验证集和训练集分开是为了避免过度拟合。
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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5回答
如何提高损耗避免过拟合
、、、、
我正在尝试使用这个博客https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html的第一部分中建议的体系结构来构建一个2类图像分类器
我的数据集有1500个class1图像和500个class2图像。我创建了4个class2副本，以使两个类中的图像数量相同。
我还使用ImageDataGenerator来增强图像
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=True,
featur
浏览 0提问于2018-04-09得票数 6
1回答
我使用暹罗网络训练我自己的数据集。我使用Tensorboard.I可视化了训练结果。我是一个初学者，我不太擅长判断它是否是overfit.Please帮助，谢谢！图1和图2是列车。图3和图4是验证。 ? ? ? ?
浏览 18提问于2021-03-22得票数 0
我已经训练了一个网络和LSTM，但我看到有过度拟合，并尝试了几个组合的LR/批次大小/optimizers，但大多数组合给出了类似的图表。
我想知道，在75k迭代之前，我可以使用一个模型。你认为这种型号太合适了吗？
浏览 2提问于2016-04-25得票数 0
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1回答
你能帮我更好地理解这一点吗？我需要检测异常，所以我试着用validation_data来拟合一个lstm模型，但是损失并不收敛。他们真的需要汇合吗？验证数据是否应该类似于训练或测试数据，还是介于两者之间？另外，哪一个值应该更低，损失还是val_loss？谢谢！
浏览 0提问于2022-06-01得票数 0
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1回答
我正在使用MNIST数据集，并创建了以下网络。我想把训练数据做得过份，我想我在这里也是这么做的。我的训练损失低于我的验证损失。这是我想出的密码。请看一看，如果我的训练数据过份了，如果我没有，我该怎么做呢？
class NN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Flatten(),
nn.Linear(784,4096),
nn.ReLU(),
nn.Linear(4096,2048),
nn.ReLU(
浏览 2提问于2022-03-28得票数 0
3回答
我的团队正在使用Tensorflow对CNN进行训练，以便对损坏/可接受的零件进行二进制分类。我们通过修改cifar10示例代码来创建代码。在我以前使用神经网络的经验中，我总是训练到损失非常接近于0(远低于1)。然而，我们现在正在评估我们的模型在训练期间使用验证集(在单独的GPU上)，似乎精度在大约6.7k步长后停止增加，而损失在超过40k步长后仍在稳步下降。这是由于过度拟合造成的吗？一旦损失非常接近于零，我们是否应该期望看到准确率的另一个峰值？当前的最大精度是不可接受的。我们应该杀了它，然后继续调优吗？你有什么建议吗？以下是我们修改后的训练过程的代码和图表。
浏览 2提问于2017-04-19得票数 29
1回答
我正在使用构建一个语音识别器。运行这段代码后，我可以看到经过200个时期后，训练标签错误率从1.023下降到0.085，但验证标签错误率仅从1.347下降到0.843。之后，验证标签错误率不再降低。
有人能建议对网络结构或超参数进行任何更改以提高验证标签错误率吗？
浏览 2提问于2017-08-07得票数 0
我有一些数据(路透社)。我把训练和测试数据组合成一个大的数据集。我洗牌整个数据集。然后，我将数据集分割成50%。50%用于培训，50%用于测试。
然后，我建立了一个顺序模型(嵌入，GRU，BatchNormalization，稠密)。我使用adam优化器进行编译，并使用loss = sparse_categorical_crossentropy
我在它上运行fit，运行5次，validation_split = 0.2
我的val_acc是95%。我对此非常满意。
然后用测试数据调用评估，得到acc = 71%。
当我重复使用火车数据(而不是测试数据)进行评估时，为了查看发生了什么，我得到了9
浏览 2提问于2022-02-12得票数 0
我正在使用我自己的数据集来重新训练mobilenet_v2_100_224模型，我现在有4个类，每个类都有超过100个图像，即使我使用了--random_scale和--random_brightness参数，我仍然在观察过度拟合，如果retrain.py脚本中没有这样的正则化技术，我应该如何克服这个过度拟合的问题？以下是我的TensorBoard可视化：
再培训命令：
python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 --how_ma
浏览 0提问于2019-01-24得票数 1
我训练了一个50年代的模型，按照以下比例分割数据集：
X_train，Y_train = 70%
X_validation，Y_validation = 20%
X_test，Y_test = 10%
所有的拆分都是使用train_test_split(shuffle=True) keras函数完成的：
X = np.load(....)
Y = np.load(....)
# Split on training and validation
N_validation = int(len(X) * 0.2)
X_train, X_validation, Y_train,
浏览 1提问于2021-01-08得票数 1
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我的神经网络在火把上的训练越来越快了。
我正在训练一个已知的数据集，该数据集分裂成训练和验证。我在训练期间整理数据，并在飞行中进行数据增强。
我有这些结果：
训练精度从80%开始并提高
列车损耗减少并保持稳定
验证精度从30%开始，但增长缓慢
验证损失增加
我要展示以下图表：
如何解释验证损失增加，验证精度increases?How在验证集和训练集之间有如此大的差异? 90%和40%?。
更新：
我平衡了数据集。这是二进制分类。现在它有1700个来自1级的例子，1200个来自2级的例子，总共有600个用于验证，2300个用于培训。我仍然看到类似的行为：
浏览 4提问于2020-04-21得票数 0
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2回答
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： ? 我不能理解这是过拟合还是欠拟合，还是正常行为？ 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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1回答
我知道，我们监测验证损失，以调查过度拟合。我熟悉验证曲线，它先减小后再增加。增长部分意味着模型开始过度适应。然而，我不能肯定地理解和解释一个验证损失，它首先减少，然后变平。2之间有什么区别？容量与可用数据集大小之间的关系是什么？
📷
浏览 0提问于2022-02-28得票数 0
2回答
如何避免在CNN中过度拟合？
、、、、
我正在制作一个模型，通过分析人们的面部来预测他们的年龄。我使用预训练模型，并制作了一个自定义损失函数和一个自定义指标。所以我得到了离散的结果，但我想要改进它。特别是，我注意到，经过一些时期后，模型开始在训练集上过度拟合，然后val_loss增加。我怎样才能避免这种情况？我已经在使用Dropout了，但这似乎还不够。我想也许我应该使用l1和l2，但我不知道如何使用。
def resnet_model():
model = VGGFace(model = 'resnet50')#model :{resnet50, vgg16, senet50}
xl = model.get
浏览 0提问于2020-06-02得票数 0
我正在用未标记的输入图像训练一个变分自动编码器(VAE)。我感兴趣的是在潜在空间中可视化3类未标记的数据。我将潜在维度设置为128，并进一步使用PCA在2D中进行可视化。 我对此还是个新手，并在寻求一些关于这一点的澄清。首先，当我训练网络时，我看到了准确性和验证准确性。由于网络的输入图像没有标记，我想知道准确计算的依据是什么。(根据我所读到的，准确性=正确预测的样本数量/样本总数)。 其次，我的训练代码如下所示： vae.compile(optimizer='rmsprop', loss=kl_reconstruction_loss, metrics=['ac
浏览 43提问于2020-09-21得票数 1
在处理这些条款时，我总是迷失方向。特别是关于这种关系的问题，如低拟合-高偏差(低方差)或过拟合-高方差(低偏差)。以下是我的论点：
来自维基：
在统计中，**过度拟合是“产生一种分析，该分析与某一特定数据集过于密切或准确地对应，因此可能无法拟合额外的数据或可靠地预测未来的观测”。1--过度拟合模型是一种统计模型，包含比数据更多的参数。2的本质是在不知情的情况下提取一些剩余的变化(即噪声)，就好像这种变化代表了底层的模型结构一样。3.：45次拟合发生在统计模型不能充分捕捉到数据的底层结构时。未拟合的模型是一个模型，其中一些参数或术语会出现在一个正确指定的模型中。2。
基于这一定义，拟合不足和过度
浏览 0提问于2021-08-15得票数 1
我对数据深度学习很陌生。我在教育自己，但我不明白这种情况。验证损失远高于训练损失。有人能解释一下这个吗？
inputs = keras.Input((width, height, depth, 1))
x = layers.Conv3D(filters=64, kernel_size=3, activation="relu")(inputs)
x = layers.MaxPool3D(pool_size=2)(x)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.Conv3D(filters=64, kernel_size
浏览 0提问于2022-04-13得票数 1
回答已采纳
3回答
预先训练的变压器(GPT2，Bert，XLNET)由于其传输学习能力而广受欢迎和有用。
作为提醒:迁移学习的目的是传递从一个领域/任务中获得的知识，并使用该转移/使用该知识来解决一些相关任务。这是通过对大量标签数据(我们已经拥有并且可能很容易获得)进行模型培训来完成的，然后删除最后几层，用与任务相关的数据集对新的相关任务进行微调。
我拿了谷歌最近发布的一个名为XLNET的预培训转换器，从上面添加了分类层，并对整个网络进行了微调。(这是这种模式的主要意图，如果我错了，就纠正我)。
问题是，该模型在很大程度上过于合适。我有1200个例子要训练，每个例子平均有350个单词。
为了克服过拟合，我把变压
浏览 0提问于2020-08-12得票数 4
2回答
我读过关于validation_curve的文章，以及如何解释它以知道是否存在过拟合或不合适，但是当数据是这样的错误时，如何解释这个图：
📷
X轴是“训练实例的N”。
红线是火车的错误
绿线是验证错误。
谢谢
浏览 0提问于2020-06-27得票数 10
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2回答
我在tensorflow中设置了一个神经网络(在python中)，它在fer2013数据集上运行(可以在kaggle上找到)。我的网络架构是这样的
emotion_model = Sequential()
emotion_model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(48,48,1)))
emotion_model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
emotion_model.add(Ma
浏览 1提问于2020-08-13得票数 0
2回答
我正在努力理解keras模型是如何工作的。 当我们训练模型时，我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是模型优化的目标是什么。拟合后，leant模型最大限度地提高了准确性？或者最大限度地减少损失？
浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
1回答
使用MATLAB的神经网络工具箱，我创建了一个单层感知器。我可以使用训练函数来训练神经网络。然而，我要么必须设置纪元数，要么交互式地停止训练。我想使用我的数据集的一部分作为验证，并使用提前停止来结束训练，避免过度拟合。
在使用train函数时，我必须使用当前参数指定纪元数或以交互方式停止训练。如何使用提前停止停止训练？
我曾尝试使用以下分类，但没有太多成功：
net.divideFcn = 'divideblock';
net.divideParam.trainRatio = 70/100; %70 percent of data used for training
net.d
浏览 2提问于2017-02-25得票数 0
1回答
我第一次在我的数据集上训练CNN，得到了一个有点像这样的损失情节：
📷
橙色是训练的损失，蓝色是德夫的损失。正如你所看到的，训练损失比开发损失低，所以我想:我有(合理的)低偏差和高方差，这意味着我是过度拟合，所以我应该增加一些正则化:辍学，L2正则化和数据增强。在那之后，我得到了这样的情节：
📷
现在我们看到，方差减小了，偏差增加了。这个模型不太适合，对吗？但是，我实际上选择了第一个模型，因为它有较低的验证损失。
我的问题是:在大多数文献中，对于偏差-方差权衡，它们显示验证损失在上升，但在我的实验中，情况并非如此，那么这些模型是否真的过火了？当培训损失低于验证损失时，你是否会过度适应，或者只有
浏览 0提问于2019-01-17得票数 3
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我想重新训练谷歌的mediapipe手部地标，以便进行更多关键点检测，但该模型仅在tflite格式下可用，无法重新训练。 我创建了一个与mediapipe手模型相同的模型，并用我的自定义数据对其进行了训练，但面临着过度拟合的问题， 我正在使用： RMSprop作为优化器 MSE (均方误差作为损失函数) 批量大小= 32 初始学习率=1e-3 decay_steps=1000 decay_rate=0.9 colab screenshot 训练损失减少到4.3819e-04，但验证损失仍为0.00134 我也试过 Adam优化器，带 Huber损失函数 验证损失降至0.00083我仍然面临过
浏览 20提问于2021-08-03得票数 0
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损失和正则化推理
、、、
我正在为MovieLens数据集建立一个矩阵分解模型，并进行批量训练。批处理损失函数：
L_{batch} = 1/|B|\sum_{(u,i)\in{B}}(r_{ui} - \mu - b_u - b_i - p_u^Tq_i)^2 + \lambda(||p_u||^2 + ||q_i||^2)
L_{batch} = (L_{base\_loss} + L_{reg\_loss})/|B|
L_{base\_loss} = \sum_{(u,i)\in{B}}(r_{ui} - \mu - b_u - b_i - p_u^Tq_i)^2
L_{reg\_loss
浏览 0提问于2019-01-18得票数 2
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我正在FER2013数据集上执行情感分类。我正在尝试度量不同的模型性能，当我用我已经使用过的模型检查ImageDataGenerator时，我想出了以下情况：
没有数据增强的模型得到：
train_accuracy = 0.76
val_accuracy = 0.70
数据增强模型得到：
train_accuracy = 0.86
val_accuracy = 0.70
正如你所看到的，验证的准确性在两个模型中是相同的，但是训练的准确性有很大的不同。在这种情况下：
我是否应该采用使用数据增强的模型，因为它的训练精度较高？
我是否应该期待它的过度拟合，并选择不增加数据的模型，因为它的精度值更接近
浏览 0提问于2020-02-17得票数 1
我正在训练一个变分自动编码器，我得到了一个损失图，如下所示：
📷
在224号时代之后，val损失超过了火车损失，并且变得越来越大，但速度非常慢，你可以注意到。我训练了300个时代。
对训练有什么看法。我不认为这是过分适合的数据。但我想确定一下，并因此征求数据科学界的意见。
谢谢。
浏览 0提问于2021-04-02得票数 0
我理解过拟合和欠拟合的直观含义。现在，给定一个基于训练数据训练的特定机器学习模型，您如何判断训练是过拟合还是欠拟合数据？有没有一种量化的方法来衡量这些因素？
我们能不能看看误差，然后说它是过拟合还是欠拟合？
浏览 0提问于2012-09-15得票数 4
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