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为什么验证准确率保持在75%，而训练准确率是100%？

验证准确率保持在75%，而训练准确率是100%的情况可能是由于过拟合（overfitting）导致的。

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差的现象。当训练准确率达到100%时，可能意味着模型过于复杂，过度拟合了训练数据，导致在新数据上的表现不佳。

过拟合的原因可以是训练数据量过小、特征选择不当、模型复杂度过高等。为了解决过拟合问题，可以采取以下方法：

增加训练数据量：通过增加训练数据量，可以减少模型对训练数据的过度拟合，提高泛化能力。
特征选择和降维：选择合适的特征对模型的泛化能力至关重要。可以通过特征选择算法或降维技术（如主成分分析）来减少特征数量，提高模型的泛化能力。
正则化（Regularization）：通过在损失函数中引入正则化项，限制模型参数的大小，防止模型过于复杂，从而减少过拟合。
Dropout：在神经网络中，可以通过随机丢弃一部分神经元的输出来减少过拟合。
交叉验证（Cross Validation）：将训练数据划分为多个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，多次训练模型并计算验证准确率，取平均值作为最终的验证准确率，可以更准确地评估模型的泛化能力。
模型集成（Model Ensemble）：通过结合多个不同的模型，如随机森林、集成学习等，可以减少过拟合的风险，提高整体的准确率。

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相关搜索:准确率较低，即预测准确率为52%，而训练期间的训练和验证准确率约为92%为什么我的验证准确率比训练准确率高很多，但测试准确率只有0.5？为什么第一个时期的验证准确率高于训练准确率？为什么验证准确率达到1.00，而训练准确率为99%。我的数据由49个要素和70万个样本组成为什么我的Tensorflow CNN的准确率是零，而损失不是？我的图像分割模型在训练和验证方面提供了非常高的准确率，但输出的是空白蒙版 cshtml 彩色文字链接产品阅读列表插入音频文件

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必备必考 | 调参技能之学习率衰减方案（一）—超多图直观对比

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手把手教你用 TensorFlow 实现文本分类（下）

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26秒单GPU训练CIFAR10，Jeff Dean也点赞的深度学习优化技巧

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GBDT、FM、FFM和DNN融合构建广告点击率预测模型

1，说明此处C1字段的feature是c，而C2字段的feature是x。...训练FFM 数据准备好了，开始调用LibFFM，训练FFM模型。 learning rate是0.1，迭代32次，训练好后保存的模型文件是model_ffm。 ?...输出验证集上的训练信息平均准确率 平均损失平均Auc 预测的平均点击率精确率、召回率、F1 Score等信息因为数据中大部分都是负例，正例较少，如果模型全部猜0就能有75%的准确率，所以准确率这个指标是不可信的...总结以上就是点击率预估的完整过程，没有进行完整数据的训练，并且有很多超参可以调整，从只跑了一次epoch的结果来看，验证集上的LogLoss是0.46，其他数据都在75%~80%之间，这跟FFM、GBDT...和FM网络训练的准确率差不多。

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拒绝DNN过拟合，谷歌准确预测训练集与测试集泛化差异，还开源了数据集 | ICLR 2019

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BERT的成功是否依赖于虚假相关的统计线索？

当在验证集上的准确率下降的话我们会把learning rate变为原来的1/10，最后的模型参数是在验证集上准确率最高的那组参数。...ARCT是一个很小的数据集，它只有1,210个训练数据。在20次训练中有5次出现了这种情况，我们把它去掉后平均的准确率是71.6±0.04。这已经达到了之前最好的GIST的效果，而最好的一次是77%。...和Reason作为输入可以得到最高75%的准确率。...因此ACRT数据集是有问题的，我们的输入不完整就可以得到75%的准确率，这就好比老师的题目还没写完，你就把答案写出来了，这只能说明你作弊或者是瞎猜的。...我们在工作中也发现了一个很有趣的意图分类的例子——有一个客户的数据量很少，大概1000+训练数据作用，而意图数(分类数)是100+。

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帝国理工：如何用AI解决80%专科医生担忧的心律装置移植手术难题

结果显示，神经网络对制造商设备的识别准确率为99.6%(95%置信区间：97.5 ~ 100)，对型号的识别准确率为96.4%(95%置信区间：93.1 ~ 98.5)。...第一步，是从45类中随机分配5张图片作为“测试集”，这在网络的任何训练阶段都不会用到，在最终验证准确性时才会使用。...在网络训练第一阶段 (如图1所示)，每种神经网络候选模型都从75%的训练集中学习，并正确预测剩余25%的训练集。如此重复4次，这样所有的训练集都轮流扮演了两个角色。这个过程被称为“4次交叉验证”。...损失是用来评估网络性能和改进网络性能的技术指标。损失比简单的错误率(准确度的倒数)更敏感，因为要获得满分(零损失)，网络对每个心脏起搏器图像的正确预测达到100%。...VGGNet的准确率为4.4%，Xception的准确率为91.1%。第一阶段的结论是为第2阶段选择Xception架构打下基础，并预先指定训练的epoch为15。

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最新NLP研究 | Twitter上的情绪如何预测股价走势（附代码）

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