tensorflow 保存好训练的模型,restore 后验证集的... 怎么解决测试集与验证集性能差距很大的问题

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tensorflow 保存好训练的模型,restore 后验证集的... 怎么解决测试集与验证集性能差距很大的问题 测试集准确率突然下降用tensorflow bi-lstm 做序列标注,训练集与测试集的准确率都90%以上后没用过tensorflow,我从数据的角度想想 1、导入后随机看几个节点的权重参数,看看网络是不是正常保存了 2、是不是在数据归一化的时候第一次你归一化用这个很正常,通常没有声音都显示。主要原因是声卡的驱动程序有问题,要不找个最新的声卡驱动装上,要不卸了再装,一般问题可以解决。

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为什么训练集的交叉验证准确率低于测试集的准确率

[size=14px]做分类预测等数据挖掘任务时,需要测试所建立模型的准确性时,如没有事先划分好的训练集与测试集,常采用的方案有。 [size=14px] A 随机划分数据集:将数据集随机划分成训练集和测试集,一般按照3:1的比例划分,其中3/4的数据集用

请问训练分类准确率很高,但测试却很低是什么原因呢?

如题,请问是模型的问题还是数据本身的问题呢?最有可能的问题是模型的问题,一个模型的性能好坏并不在于其对训练集的误差大小,而在于其对测试集的误差是否接近于对训练集的误差,也就是说,你这种情况,并非是数据本身的问题,而是你的模型还未找到训练集所蕴含的规律,不具备良好的泛化能力

高考在即,做题准确率突然降低,怎么回事?

快要高考了,以前做题准确率还可以,不知道怎么回事,最近做题对得特别我以一个过来者的经验跟你说说哈~现在这个时候做题就只是让你的大脑保持一种做题状态了,如果你之前的基础很好,那现在你所能掌握的知识就差不多那样了,很难有大的提高了,我觉得你现在最重要的就是心态,一般在后期拼的就不是能力了,而是心态

神经网络训练集正确率88%,测试集只有50%,这是为什么

训练数据和测试数据不太一样吧,不过测试集比训练集差是正常的。

神经网络预测非常不准,突然上升或下降最后还稳定成...

进入局部最小点了,梯度型神经网络 如bp会有这个问题,一般处理单调凸函数和单调凹函数可以,如果有多极点的模型 一般全局性的批处理神经网络适合。

怎么解决测试集与验证集性能差距很大的问题

这个很正常,通常没有声音都显示。主要原因是声卡的驱动程序有问题,要不找个最新的声卡驱动装上,要不卸了再装,一般问题可以解决。

突然间孩子测试成绩下降怎么签意见

我很不喜欢一些家长的做法,那就是孩子成绩下降马上火冒三丈,不分青红皂白就是给孩子一顿训斥,当然了,嘟嘟自己也曾这样过,知道这样做的坏处是什么,所以才叮嘱你不可如此。当孩子成绩突然下降的时候,别急着责骂孩子,和孩子坐一起慢慢研究

tensorflow 保存好训练的模型,restore 后验证集的...

用tensorflow bi-lstm 做序列标注,训练集与测试集的准确率都90%以上后没用过tensorflow,我从数据的角度想想 1、导入后随机看几个节点的权重参数,看看网络是不是正常保存了 2、是不是在数据归一化的时候第一次你归一化用

caffe训练时准确率很好,但测试时很差是什么回事

关于准确率一直是05: 但是对于二分类问题最后准确率是05,有可能是因为最终结果都分到同一类上面去了 这个你需要调用caffe看看网络最终的输出来判断

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