不熟悉StackOverflow和R. 关于R包BNlearn中提供的用于交叉验证的不同损失函数，我有一个问题，我应该使用哪一个。我有32行8列的连续数据(示例如下)，每列表示一个物种，每行表示该物种当年的个体数量。，并使用交叉验证命令对其进行了分析 bn.cv(data =
浏览 26提问于2020-01-21得票数 1
我一直在训练我的CNN，并得到了以下结果：我只知道训练和验证的准确性都需要很高，但是这些数字足够好吗？我如何知道何时停止？我应该关注损失，还是只关注准确性？到目前为止，哪个时代显示了最好的结果？
浏览 56提问于2020-02-11得票数 0
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我不明白为什么如果我把损失函数从binary_crossentropy改为MSE，它只适用于fashion_mnist。
使用mnist，损失在第一个时期之后下降，不再变化。训练后，测试集上的预测图像只是黑色图像。使用fashion_mnist，它可以完美地工作。
浏览 0提问于2021-03-11得票数 2
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当使用异步超参数优化包(如scikit优化包或带有交叉验证的hyperopt包(例如cv =2或4)并将迭代次数设置为N(例如N=100)时，如果我期望：或
期望迭代之间的独立
浏览 0提问于2020-03-11得票数 1
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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<
浏览 0提问于2020-10-01得票数 6
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因此，我正在尝试对数据集执行k折交叉验证，但在获取octave以接受输入时遇到问题。首先，我尝试使用嵌套的平方损失函数来运行fminunc，但Octave只是说还不支持。我的下一次尝试有一个squaredLoss函数文件，它作用于一个全局数据集，我每次都会在main函数中更改该数据集，但它总是抛出该数据集未定义
浏览 1提问于2015-03-23得票数 0
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我想用下面这个传统图像分类问题的代码来解决我的回归问题。Loss: {train_loss / len(trainloader)} \t\t Validation Loss: {valid_loss / len(validloader)}')
在这个例子中，我可以理解为什么训练损失被求和，然后除以训练数据的长度，但是我无法理解为什么验证损失也没有被求和并除以长度。如果我正确理解，验证损失
浏览 17提问于2022-02-09得票数 0
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在神经网络体系结构中，我可以在某些层次上使用sigmoid函数，在其他层中使用tanh函数吗？这是个不错的选择吗？
浏览 0提问于2016-04-01得票数 8
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我使用的是交叉验证(5倍)的学习技巧。
交叉验证。，我得到我的数据集，并使用它在5倍交叉验证。返回的分数(全部5个)在.80到.85的范围内。直接训练，如果我使用相同的数据集与火车测试分割(0.2测试部分)，并直接拟合和预测，我得到了.70的准确性。(召回和中华民国也较少)。因此，在交叉<em
浏览 3提问于2017-09-09得票数 0
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验证和测试的准确性差别很大
、、、、
我目前正在处理kaggle中的一个数据集。在训练了训练数据的模型后，我在验证数据上对其进行了测试，得到了0.49左右的准确率。那么，发生这种情况的可能原因是什么，以及如何开始检查和纠正这些问题？
浏览 3提问于2018-02-10得票数 10
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当我们进行5倍(例如)交叉验证时，正确的方法是将数据划分为F1、F2、F3、F4和F5，然后通过这些折叠运行这两个模型吗？那么，评估M2是否优于M1的方法是进行配对t检验吗？我主要是在想一种情况，我有一个交叉验证的结果，其他人做了，并想看看我的模型是否能超过他们的平均80%的准确性。在这种情况下，我将没有他们的确切折叠，甚至可能没有他们使用多少折叠，所以配对t检验
浏览 0提问于2019-05-09得票数 5
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在每个时期的末尾，我得到了例如以下输出：2018-08-06 14:54:12.555511:
2/2 [==============================] - 86s谁能给我解释一下损失、准确度、验证损失和验证准确度之间的区别？
浏览 0提问于2018-08-06得票数 18
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我一直在寻找不同用途的自动编码器，如降维，模糊或锐化图像和数据去噪。
用什么方法来确定自动编码器的可接受的损耗水平？
浏览 0提问于2019-10-29得票数 0
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我正在构建一个用于时间序列预测(回归)的LSTM神经网络，并将定制的损失函数纳入培训。我试图确定哪个成本函数(3个成本函数)给出了“最佳”模型，换句话说，试图定义什么是“最佳”的含义。三个成本函数的结果都在不同的尺度上，另外两个函数产生正数，最后一个函数产生负数。
我有5个数据集，我正在训练每个数据</
浏览 0提问于2020-12-08得票数 3
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=param_grid, scoring="accuracy", cv=cv)
validation_split:浮动在0到1之间。用作验证数据的训练数据的一部分。该模型将划分这部分培训
浏览 0提问于2018-11-07得票数 4
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我正在构建一个二进制分类，其中我想要预测的类只出现在<2%的时间。我用的是火把我的问题如果我使用logsoftmax，那么我可以使用cross_entrop
浏览 0提问于2022-03-03得票数 0
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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
浏览 1提问于2020-01-05得票数 0
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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
浏览 2提问于2017-04-19得票数 29
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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。我的问题是:在
浏览 0提问于2019-01-17得票数 3
我正致力于拟合R中的一个广义线性模型(使用glm())来拟合一些数据，这些数据有两个完全阶乘的预测因子。我确信伽马族是正确的错误分布，但不确定要使用哪个链接函数，所以我想测试所有可能的链接函数。当然，我可以手动地为每个链接函数建立一个单独的模型，然后比较偏差，但我设想有一个R
浏览 6提问于2015-04-20得票数 4
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