验证损失达到最小，然后增加
验证损失达到最小是指在机器学习和深度学习模型训练过程中，通过调整模型参数使得验证集上的损失函数达到最小值。验证集是用于评估模型在训练过程中的性能和泛化能力的数据集。
在模型训练过程中，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的参数更新，验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能，测试集用于最终评估模型的泛化能力。
验证损失的最小化是为了找到模型在验证集上的最佳性能，以避免过拟合或欠拟合。过拟合指模型在训练集上表现很好，但在验证集上表现较差，泛化能力差；欠拟合指模型在训练集和验证集上都表现较差，无法很好地拟合数据。
为了达到验证损失的最小化，可以采取以下策略：
- 调整模型的超参数：超参数包括学习率、正则化参数、批量大小等，通过调整这些参数可以影响模型的训练过程和性能。可以尝试不同的超参数组合，比较它们在验证集上的损失值，选择使验证损失最小的组合。
- 使用正则化技术：正则化技术可以帮助减少模型的过拟合现象，常见的正则化技术包括L1正则化和L2正则化。通过在损失函数中引入正则化项，可以使模型更加平滑，减少过拟合的风险。
- 增加训练数据量：增加训练数据量可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的可能性。可以通过数据增强技术生成更多的训练样本，或者收集更多的数据来增加训练集的大小。
- 使用早停法：早停法是一种常用的防止过拟合的方法，它通过监控验证集上的损失值，在损失值不再下降时停止训练，避免模型过度拟合训练集。
- 使用合适的优化算法：优化算法对模型的训练过程和收敛速度有很大影响。常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Adam等。选择合适的优化算法可以加快模型的训练速度，提高模型的性能。
对于验证损失达到最小的应用场景，可以应用于各种机器学习和深度学习任务，包括图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等。通过调整模型参数和超参数，使得模型在验证集上的损失最小，可以得到更好的模型性能和泛化能力。
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2回答
在4个班级上训练一个模型，并使用TensorBoard跟踪结果。我的Graph如下所示：
绿线: val精确度
红线显示:训练精度
您可以看到，我的val acc图跳跃得很快。这是正常的吗？
浏览 2提问于2020-08-13得票数 1
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
1回答
我们知道，如果训练和测试损失是不同的，我们的模型是过分合适的。然而，如果两个人在经历了一些时代后都走高了，我们又如何证明这一点呢？
解决这一问题的一种方法是将学习率降低到0.0001。
但是，实际上，我想知道这个突然增长背后的理论原因。
📷
浏览 0提问于2019-06-23得票数 1
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
回答已采纳
我目前正在研究一个高度不平衡的多类分类问题。我想把我的模型权值保存到最好的时期，但是我不知道我应该选择哪一种度量？
这是我的培训进度栏：
我在tf.keras中使用tf.keras回调和监视val_loss作为一个度量来保存最佳模型权重。
就像你在图像中看到的，
在第八个时代，我得到了一个val_acc = 0.9845，但val_loss = 0.629和精确度和召回率在这里也很高。
但在第三个时代，我得到了val_acc = 0.9840但是val_loss = 0.590
我理解这种差异并不大，但在这种情况下，在不平衡的数据集上相信什么是理想的标准呢？
浏览 4提问于2020-05-24得票数 1
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
我开发了一个简单的自动编码器，为了找到正确的参数，我在一小部分数据集上使用网格搜索。输出中的历元数可以用在高维训练集上？历元数取决于数据集的维数？还是不想？例如，我在一个大维度的数据集中有更多的历元，而对于一个小的数据集，有更少的历元。
浏览 1提问于2019-06-21得票数 0
回答已采纳
我使用的损失函数中有一个exp项，它将损失放大到无穷大，然后导致梯度变为NaNs……目前有没有办法处理这个问题？
s = tf.exp(n)
# s becomes nan when n is large
浏览 3提问于2017-10-03得票数 2
我试着做一个实验，其中有两个子任务，目的是降低第一个任务的错误率，同时提高第二个任务的错误率。
这种设置可能类似于多任务学习或对抗性学习。现在我设计的损失函数如下：
total_loss = loss1 -α* loss2
在这里，我刚刚添加了一个权重α，以确保第二个损失不会完全覆盖loss1的影响。
结果表明，经过几个时期的训练，总损失达到负值，并以较高的速度下降。我认为这是因为loss1已经接近于0，但是loss2仍然越来越小(增加错误率要比减少错误容易得多)。
我从来没有读过一篇把负损失加到原来的损失函数中的论文，所以我想知道使用这种损失函数是否合适，还是对我的实验设置来说是一个更好的设
浏览 0提问于2021-10-29得票数 1
我刚开始深造。我想知道什么时候是停止训练的好时机，以及应该做的调整。谢谢。
1)我知道，如果val_loss增加，但val是平的，我们就太合适了。如图1：
📷
那么，我们是调整网络使之变得不那么复杂(例如减少层、神经元)，还是减少时代？
2)如果val_loss和损失均趋于平缓，但val_loss仍高于损失。
📷
这是不是意味着我们太适合了？在val_loss和损失几乎相同之前，我们会增加时代吗？
浏览 0提问于2022-01-12得票数 0
2回答
损失曲线过拟合
、、、
📷
我有一个二进制分类任务。我在这里显示了损失曲线。我每15次就将学习率降低1/10。在模型中也有辍学现象。正如你所看到的，我正试图找出模型训练的最佳点。我最初的假设是，这个点出现在28时代附近，因为验证错误几乎保持不变，然后略有增加。然而，我仍然想知道这是好的，还是模型确实过分合适。
另一个让我担心的是，训练曲线和验证曲线非常接近。这是一种预期的行为吗？
作为一个新手，我非常感谢你在这里提供任何帮助。
浏览 0提问于2019-01-09得票数 0
1回答
我正在运行MNIST神经网络示例，在训练分类器时，验证损失列(和训练损失)有一些绿色突出显示的值。如果我的学习率是0.01，所有的都是绿色的，但是如果我把它提高到0.1，其中只有一半是突出显示的。
如果有什么意义的话，这种突出显示意味着什么？
输出示例：
浏览 3提问于2017-03-09得票数 2
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2回答
我正在尝试用mnist数据集训练一个简单的神经网络。由于某种原因，当我获得历史(从model.fit返回的参数)时，验证精度高于训练精度，这真的很奇怪，但如果我在评估模型时检查分数，我会获得比测试精度更高的训练精度。
无论模型的参数是什么，每次都会发生这种情况。此外，如果我使用自定义回调并访问参数'acc‘和'val_acc'，我会发现同样的问题(这些数字与历史记录中返回的数字相同)。
请帮帮我!我做错了什么？为什么验证准确率高于训练准确率(您可以看到我在查看损失时也有同样的问题)。
这是我的代码：
#!/usr/bin/env python3.5
from
浏览 1提问于2017-07-17得票数 16
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1回答
请原谅我，因为我是新来的。我附了一张图表，试图为我对神经网络和反向传播的理解建模？通过在线课程和资源网站上的视频，我对神经网络是如何工作的形成了如下理解：
给出输入，通过概率分布将权重分配给它。
激活函数使用权值提供预测值。
成本或损失函数计算实际类与预测值之间的预测误差。
梯度下降等优化函数利用代价函数的结果将误差降到最小。
如果上面的内容是正确的，那么我很难理解梯度下降和反向传播之间的联系？
以下是我迄今所理解的一幅图片：
📷
浏览 0提问于2019-01-28得票数 23
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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
我正在用梯度下降法优化一些损失函数。我尝试了不同的学习速度，但目标函数的值正收敛到相同的精确点。
这是否意味着我陷入了局部极小值？，因为损失函数是非凸的，所以不太可能收敛到全局极小值。
浏览 0提问于2016-07-11得票数 3
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2回答
MLP型网络训练中的问题
、、、、
我训练了一个神经网络模型，一个MLP类型的网络，其中前几层是一维卷积，用于处理输入序列类型。
但是，培训过程如下所示，橙色线表示验证损失，蓝线表示培训损失。验证损失比训练损失大，训练损失在前几次迭代后也停止下降。是否有改进性能的通用指南？我有大约一百万的训练痕迹，网络参数的数量大约是140 K。
📷
浏览 0提问于2018-05-13得票数 1
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我正在尝试实现本文中提出的“一种新颖的机器学习辅助多输入多输出物联网天线选择方案”，该方案在this article中找到。 在我的实现中，我遵循其中的所有指令，然而，我的二进制交叉损失函数不是递减的，即它在所有时期都是恒定的。我一直在尝试:改变学习率，规格化数据集(最小，最大，标准刻度)，改变周期数/批处理大小，改变优化器，但是都没有效果。 有人有什么建议吗？ matcont = hdf5storage.loadmat('train.mat')
# matcont = sio.loadmat('train')
Input = (matcont['i
浏览 30提问于2020-06-29得票数 0
1回答
我的特征向量大小为1x4098。每个特征向量对应于浮点数(温度)。在训练中，我有10.000个样本。因此，我的训练集大小为10000x4098，标签为10000x1。我想用线性回归模型来预测训练数据的温度。我使用3个隐藏层(512,128，32)与MSE损失。然而，我只有80%的准确性使用tensorflow。你能向我建议其他人失去功能以获得更好的表现吗？
浏览 0提问于2018-04-19得票数 2
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1回答
我正在使用tensorflow.keras来训练CNN来解决图像识别问题，使用Adam最小化来最小化自定义损失(一些代码在问题的底部)。我正在试验我需要在训练集中使用多少数据，我认为我应该看看我的每个模型是否都正确地收敛了。然而，当绘制不同训练集分数的损失与训练次数的关系图时，我注意到损失函数中存在大约周期性的峰值，如下图所示。在这里，不同的行显示了不同的训练集大小作为我的总数据集的一部分。
随着我减小训练集的大小(蓝色、橙色、->绿色)，这些脉冲的频率似乎降低了，尽管振幅似乎增加了。直觉上，我会将这种行为与跳出局部最小值的最小化联系起来，但我在TensorFlow/CNNs方面经验不足
浏览 19提问于2020-05-20得票数 2
1回答
使用Matlab时，从交叉验证拟合中找到误差最小的模型的正确方法是什么？我的目标是显示最佳交叉验证决策树的错误率作为测试数据大小的函数，并具有以下代码：
chess = csvread(filename);
predictors = chess(:,1:6);
class = chess(:,7);
cvpart = cvpartition(class,'holdout', 0.3);
Xtrain = predictors(training(cvpart),:);
Ytrain = class(training(cvpart),:);
Xtest = predictors(
浏览 0提问于2016-01-28得票数 1
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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2回答
我是一个新的程序员，这是我在现实世界中应用的第一个神经网络。
这是一个交易，我使用的是一个没有经过训练的VGG-16，上面有一些密集的层。(用于图像分类问题)
但是，不管我改变了什么超参数，我总是得到类似于这些参数的图。
📷
📷
因此，我的问题是，在什么样的损失(val_loss)，我们可以考虑模型培训？
如果我给VGG-16提供的图像是RGB/255，有问题吗？
如果有人能解释高的验证损失(即使验证的准确性很高)会对模型产生多大的影响？
谢谢你花时间回答我，如果这些问题看起来很愚蠢，我很抱歉，但我在其他地方找不到答案。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在训练一个压缩网模型，用于图像的二值分类。我有79968张用于训练的图像(50:50赞成和反对)和8892张图像在验证集中。经过35000次迭代后，我的训练精度在1到0.96875之间波动。验证精度在0.986之间或多或少是恒定的。基础学习率为0.0 1，下降到0.00001.据我所知，视觉训练的损失并没有在这两个数字之间波动，但在大多数情况下都在0.02，0.09的范围内，除了一些偶尔的尖峰。
我的问题是，我能从中推断出什么呢？(1)过度适应？(2)模型已经收敛？如果没有，我应该降低学习率吗？(3)模型是否陷入局部极小值？我正在使用软最大与损失作为我的损失层.
浏览 0提问于2018-09-10得票数 2
根据
我把历元数改成了10.000，得到了0.3%的准确率，怎么可能把准确率提高到0呢？
提前谢谢你，丹尼斯
浏览 0提问于2021-02-07得票数 0
1回答
验证精度停滞，而训练精度提高
、、、、
我刚开始深入学习，所以如果我错过了一些显而易见的东西，我很抱歉。
目前，我正在用我收集的数据集训练CNN。训练时训练精度正常，训练精度提高，达到99%以上的精度。我的验证精度从75%左右开始，在81%±1%左右波动。经过训练，该模型在完全新的数据上表现很好。
Epoch 1/100
187/187 [==============================] - 103s 550ms/step - loss: 1.1336 - acc: 0.5384 - val_loss: 0.8065 - val_acc: 0.7405
Epoch 2/100
187/187 [======
浏览 2提问于2019-07-08得票数 0
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有没有人用CIFAR-10从头开始训练移动网络V1？你的最大准确度是多少？在经历了110个时代之后，我被困在了70%的地方。下面是我创建模型的方法。然而，我的训练准确率在99%以上。
#create mobilenet layer
MobileNet_model = tf.keras.applications.MobileNet(include_top=False, weights=None)
# Must define the input shape in the first layer of the neural network
x = Input(shape=(32,32,3),n
浏览 1提问于2018-09-06得票数 1
回答已采纳
在pybrain文档中，我找到了的以下文档：
trainUntilConvergence(dataset=None，maxEpochs=None，verbose=None，continueEpochs=10，validationProportion=0.25)
在dataset上训练模块，直到它收敛为止。
返回给出最小验证错误的参数的模块。
如果没有给定数据集，则使用在培训器初始化期间传递的数据集。validationProportion是
用于验证数据集的数据集。
如果给出了maxEpochs，最多只能训练许多时代的人。每次验证错误达到最小值时，请尝试使用continueEpochs历元来
浏览 4提问于2015-07-01得票数 0
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
回答已采纳
我有两批13x13网格的序列，其中有5个100个数字的嵌入向量。在使用范数时，我希望一些嵌入向量彼此非常接近，而另一些非常遥远。如何计算每个批次中2个嵌入向量的所有可能组合的l2范数或其他范数？在下面的代码中，我试图实现cos规范，但过了一段时间后它变成了inf。'tr‘变量表示应该彼此接近的嵌入向量。
tf.reset_default_graph()
if True:
a = tf.placeholder(tf.float32,[2,2,13,13,5,100])
b = tf.placeholder(tf.float32,[2,2,13,13,5,1])
浏览 2提问于2018-04-12得票数 0
1回答
我制作了一个神经网络，并绘制了训练集和验证集的损失图。对于验证，我得到了阶跃函数类型的损失，而对于训练，我得到了这些奇怪的尖峰。现在我知道我的模型没有学到任何东西，因为我的损失很高，但我仍然想知道这些峰值到底意味着什么。我的意思是为什么我会有这些尖峰。我一直在寻找文学作品，但找不到一个解释。可能是在梯度下降期间，我的模型移动到接近局部最优的位置，然后迈出了巨大的一步，然后离开了，但是这些峰值似乎是周期性发生的。我不知道是什么导致了阶跃函数的验证。我也附上了一张图片。
浏览 17提问于2020-06-04得票数 1
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3回答
我很抱歉，因为我的问题可能听起来很愚蠢。但我在深度学习和咖啡因方面还是个新手。我们如何检测需要多少次迭代才能对我们自己的数据集上的预训练进行微调？例如，我使用5个类对我自己的数据运行fcn32。我什么时候可以通过观察训练阶段的损失和准确性来停止微调过程？
非常感谢
浏览 66提问于2017-01-15得票数 1
2回答
我根据本文档实现了CIFAR10的ResNet，但我的准确度与文档my -86%pcs子- 94%中获得的准确度有显着不同我的错误是什么？
浏览 0提问于2017-04-12得票数 1
1回答
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling
浏览 31提问于2020-06-20得票数 6
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我有一个训练数据集(50000×16)和测试数据集(5000×16)，这两个数据集中的第16列是决策标签或响应。测试数据集中的决策标签用于检验训练分类器的分类精度。我使用我的训练数据来训练和验证我的交叉验证的knn分类器。我使用以下代码创建了一个交叉验证的knn分类器模型：
X = Dataset2(1:50000,:); % Use some data for fitting
Y = Training_Label(1:50000,:); % Response of training data
%Create a KNN Classifier model
rng(10); % For rep
浏览 4提问于2016-05-06得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个CNN，它在训练数据上表现很好(96%的准确率，1.10%的损失)，而在测试数据上的表现很差(50%的准确性，3.5 %的损失)。
浏览 2提问于2019-06-26得票数 1
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添加dropout层使val损失保持在低于训练损失的水平，在这段时间内有一个恒定的泛化差距是例外的吗？ ? 架构如下： tf.keras.layers.CuDNNLSTM(1024,input_shape=(9,41),return_sequences=True) ,
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.Dropout(0.4),
tf.keras.layers.CuDNNLSTM(512, return_sequences=True),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
t
浏览 16提问于2019-06-19得票数 0
在训练神经网络时，我经常使用“早期停止”，例如在喀拉斯中：
from keras.callbacks import EarlyStopping
# Define early stopping as callback
early_stopping = EarlyStopping(monitor='loss', patience=5, mode='auto', restore_best_weights=True)
# ...THE MODEL HERE...
# Call early stopping in .fit
history = model.fit_g
浏览 0提问于2020-05-07得票数 8
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1回答
梯度下降
、、
我们能用梯度下降找到全局/局部最大值吗？最大限度地发挥功能需要哪些类型的问题？我们能和GD一起做吗？有人能用一个与机器学习相关的例子来解释我的问题吗？
提前谢谢。
浏览 0提问于2019-04-25得票数 2
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2回答
我已经附上了一个数字，其中包含6个子图以下。每一个都显示了在多个时期的训练和测试损失。通过查看每一张图，我如何才能看到哪一张是最好的？哪些是超配的，哪些是不足的。哪个年代的情况每况愈下？
📷
浏览 0提问于2019-05-15得票数 3
1回答
我的损失先是减少了几个时期，然后开始增加，然后上升到某个点，然后停止移动。我想现在它已经趋同了。现在，我们可以说我的模型不够合适吗？因为我的解释是，(幻灯片93 )如果我的损失下降，然后增加，这意味着我有一个较高的学习率，每两个时代我就会衰退一次，因此，在经历了几个时代的损失之后，因为现在的学习率很低，因为我的学习率还在下降，现在的损失应该重新开始减少，根据幻灯片93，因为学习率很低，但是没有。我们能不能说，由于我的模型不合适，损失不会进一步减少吗？
浏览 3提问于2016-08-30得票数 0
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1回答
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。
他的系列文章的第一部分到第六部分。
现在在他的视频中，他提到当平均损失值达到~1或更低时停止训练，这将需要大约10000步。
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！
我想避免这个问题。我希望不是最优的权重，而是相当最佳的权重，同时避免错误检测或过拟合。我也在观察Tensorboard的“完全损失”部分。它在0.8
浏览 15提问于2018-08-23得票数 1
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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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5回答
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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拉索回归如何通过使系数缩小到零来帮助模型的特征选择？
下面的图表我看不出多少。请简单地解释一下如何将下图与：
拉索如何将系数缩小为零
岭如何不把系数缩小到零？
📷
浏览 0提问于2020-11-10得票数 2
1回答
DGs的最优定位
、、
我有一个0.4KV的电网，我需要用粒子群优化算法来为DGs找到最优的位置和大小，但是我对优化问题还不熟悉，我试了很多次，但我不知道怎么做，有人能帮我吗？
浏览 4提问于2022-02-24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
2回答
我目前正在学习LSTM和RNN。
我遇到了几个概念，比如多维LSTM和堆叠式LSTM。
我使用了堆叠式LSTM，它给了我一个比单一LSTM更好的性能。根据我的理解，如果我增加LSTM的深度，隐藏单位的数量也会增加。意思是太合适了，对吧？那为什么我会得到更好的结果？
注:我曾使用过BatchNorm和Dropout在每堆LSTM之后
浏览 0提问于2019-03-25得票数 1
在计算损失函数时，人们使用(target-actual)^2。他们修理它以防止任何负损失。但我们甚至可以使用|(target-actual)|来防止任何负损失。那么，为什么人们更喜欢第一种选择而不是第二种呢？
浏览 0提问于2020-09-23得票数 -2
我正在建立一个模型，从它的时间序列(单变量)预测一家公司的订单。我的工作是30层400个LSTM神经元，每个层具有Yann Le村的激活函数双曲切线，1层有400个LSTM神经元，每个层500个神经元，具有relu激活功能。
这些价值观已经有了最好的表现，但我不知道是否有典型的训练价值，或它是否是一个异常庞大的模型。
浏览 0提问于2020-05-11得票数 1
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