如何确定恒定精度和val_accuracy
恒定精度（constant precision）和val_accuracy（validation accuracy）是在机器学习和深度学习中常用的评估指标。
恒定精度是指在训练模型时，使用相同的精度（即小数点后的位数）来表示模型的权重和偏差。这样做的目的是为了在不同的硬件平台上实现模型的一致性，以便在不同的设备上进行部署和推理。恒定精度可以通过量化（quantization）技术来实现，即将浮点数表示的权重和偏差转换为固定位数的整数或定点数表示。
val_accuracy是指在模型训练过程中使用验证集进行评估得到的准确率。验证集是从训练数据中独立出来的一部分数据，用于评估模型在未见过的数据上的性能。val_accuracy可以帮助我们判断模型的泛化能力，即模型在实际应用中的表现。
确定恒定精度和val_accuracy的方法可以如下：
- 恒定精度的确定：
- 首先，选择适当的精度位数，通常可以根据硬件平台的要求和模型的复杂度来确定。常见的精度位数包括8位、16位和32位。
- 其次，使用量化技术将模型的权重和偏差转换为相应的固定位数表示。
- 最后，通过训练和验证集的评估，调整精度位数，以平衡模型的性能和计算资源的消耗。
- val_accuracy的确定：
- 首先，将数据集划分为训练集和验证集，通常可以采用常见的划分比例，如80%的数据用于训练，20%的数据用于验证。
- 其次，使用训练集对模型进行训练，并在每个训练周期结束后使用验证集评估模型的性能。
- 最后，根据验证集上的准确率变化情况，选择合适的训练轮数或采用早停（early stopping）策略，以避免过拟合或欠拟合。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的AI平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行模型训练和评估。该平台提供了丰富的机器学习和深度学习工具，如腾讯机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）、腾讯云自研的深度学习框架MindSpore等，可以帮助开发者进行模型训练和优化。
请注意，以上答案仅供参考，具体的方法和工具选择应根据实际情况和需求进行决定。
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当我使用Keras运行基本神经网络时，验证精度正在提高，但精度、损耗和val_loss主要是nan。
运行环境和其他信息
'2.4.0'TensorFlow版本：'2.3.0'OS: Ubuntu20.04.1 LTSGPU: Radeon 580 SeriesPython运行在木星笔记本(没有图书馆版本问题，我知道)
import tensorflow as tf
from tensorflow import *
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.kera
浏览 15提问于2020-09-16得票数 0
1回答
我有一个图像分类模型，A类的8400幅图像和B类的1800幅图像，我使用了validation_split=0.2和training和validation子集，批次大小为64。
我使用的序列模型与增强和Conv2D，MaxPooling2D，BatchNormalization，扁平，密集，Dropout。
由于我的数据集不相等，所以我正在计算以下权重：
Weight for class A: 0.5629669156883672
Weight for class B: 4.470338983050848
我得到了以下输出：
📷
或者在另一次尝试中我得到了这些：
105/105 [======
浏览 0提问于2023-02-28得票数 0
我对机器学习非常陌生，这个模型应该区分岩石、纸和剪刀。
import tensorflow as tf
import zipfile, os
local_zip = 'rockpaperscissors.zip'
zip_ref = zipfile.ZipFile(local_zip, 'r')
zip_ref.extractall('/tmp')
zip_ref.close()
import splitfolders
base_dir = '/tmp/rockpaperscissors/rps-cv-images'
spli
浏览 0提问于2020-11-09得票数 1
我正试图建立一个LSTM模型来预测一只股票在第二天是涨是跌。正如你所看到的，一个简单的分类任务让我陷入了几天的困境。我选择的三个功能只提供给我的网络，下面我显示了我的预处理：
# pre-processing, last column has values of either 1 or zero
len(df.columns) # 32 columns
index_ = len(df.columns) - 1
x = df.iloc[:,:index_]
y = df.iloc[:,index_:].values.astype(int)
删除任何nan值：
def clean_dataset(
浏览 0提问于2021-03-20得票数 3
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1回答
我试着训练一个模型，输入是(3000,1)向量，主要由负数组成，输入不正确。输出是以向量(2500,1)表示的二值图像。
我的模型是这样的：
model = Sequential()
model.add(Dense(3000, input_shape=(x_train.shape[1:]), activation='linear'))
model.add(Dense(2500, activation='relu'))
model.add(Dense(2500, activation='relu'))
model.add(Dense(2500, a
浏览 1提问于2020-12-08得票数 0
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1回答
我试图建立一个时间序列深度学习模型，但我不知道为什么训练精度保持在零，验证精度保持不变。这是代码，训练和准确性的数字。如果有人帮我会很感激的。train_x.shape=(28,14,9)和train_y.shape=(28,)
optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=.0000001)
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=16, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(train_x.shape[1], train_x.sh
浏览 2提问于2022-05-18得票数 0
2回答
我在训练集中有大约170 K的图像，在验证集中有27k，为猫和狗平均分布。我用下面的代码来分类猫和狗。除了下面的架构师，我尝试了不同的时代/批次大小/层组合。
img_width,img_height =128,128
if K.image_data_format() == 'channels_first':
input_shape = (3, img_width, img_height)
else:
input_shape = (img_width, img_height, 3)
# Initialising the CNN
classifier = Sequ
浏览 0提问于2018-10-25得票数 0
1回答
我是这个技术的新手，所以我试着在图像数据集上建立一个模型。我用过这种建筑-
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(filters=6, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(32,32,1)))
model.add(layers.AveragePooling2D())
model.add(layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.
浏览 3提问于2021-12-14得票数 0
1回答
如何提高神经网络的验证精度？
、、、、
我想在ANN中创建一个机器学习来预测一个多类分类问题。验证精度在0.4 ~ 0.5之间，但训练精度较高，且沿历次递增。
数据集如下所示：
project_type_id_Apartemen project_type_id_Bandara project_type_id_Dam Weir project_type_id_Hotel project_type_id_Industry Petrochemical project_type_id_Irigasi project_type_id_Jalan Jembatan project_type_id_Komersil pro
浏览 6提问于2022-10-24得票数 -1
1回答
为什么我的模特表演这么慢？
、、、、
我有一个带有3块VGG架构的CNN模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.regularizers import L2, L1, L1L2
from keras.optimizers import SG
浏览 2提问于2021-01-28得票数 1
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下面是用于预测加密货币价格的Keras模型。问题是，虽然loss和val_loss减少了，但是accuracy被卡在某个值(2.5840e-04)上，并且没有改变，val_accuracy被卡在0.0000e+00上。我彻底地检查了我的每一个输入，但没有发现任何问题。我的模特有问题吗？
这是我的数据准备(ethusd.csv是一个标准的股票格式数据集。你可以在上面链接的我的笔记本上看到它)
DATASET_PATH = "../input/crifier/ethusd.csv"
import math
import matplotlib.pyplot as plt
impo
浏览 2提问于2021-01-27得票数 0
2回答
CNN仅在本地GPU上准确率较低
、、、、
由于某些原因，我所有的卷积神经网络的准确性都很差。不管编译的模型是什么。这是在使用带有CUDA 11.1的RTX 3060 TI GPU的本地计算机上的jupyter笔记本中。 当我使用Google Colab时，我的所有代码都工作得很好，准确率很高。应该注意的是，这只适用于卷积神经网络。只有密集连接层的神经网络工作得很好。 以下是一些详细信息： Tensor Flow Version: 2.1.0
Keras Version: 2.2.4-tf
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 17:10:11) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)
浏览 38提问于2021-01-13得票数 0
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2回答
我知道这个问题不可能发生在dataset上，因为我已经看到其他项目使用相同的数据集。以下是我的数据预处理代码：
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('political_tweets.csv')
dataset.head()
dataset = pd.read_csv('political_tweets.csv')["tweet"].values
y_train = pd.read_csv('political_tweets.csv')["dem_or_rep"].v
浏览 2提问于2020-05-03得票数 5
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2回答
在最终修复了这段代码给我的所有错误之后，我偶然发现了一个新问题。这一次是工作模型为我提供了它。这是我创建的代码，这是我做的第三个深度学习代码，我很享受做它的乐趣，但是，因为我是Python的初学者，有些想法很难理解。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import keras as kr
from keras import layers
from keras import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.p
浏览 4提问于2021-06-23得票数 0
2回答
我想用VGG16训练一个模型来根据无线电信号的调制类型进行分类。类似于本文(基于空中深部学习的无线信号分类)，因此我使用Keras从头开始构建模型，并将输入形状设置为(2,1024) 1024个复杂点：
batch_size = 512
num_classes = 3
epochs = 100
img_rows, img_cols = 2, 1024
hf = h5py.File('ask.hdf5', 'r')
x = np.array(hf['X'][::])
y = np.array(hf['Y'][::])
if K.i
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
📷
这个案子就是一个例子。
在历元= 800左右，验证损失(橙色线)达到最小区域。
我们是否应该将模型的准确性记录为780至800年间的平均值？或者，在它变成一条几乎直线之后(在历元=1200之后)，我们应该取它的精度吗？
如果我们记录的准确性在最小点的验证损失。准确度可能不是最高的。例如，在epoch = 800, val_loss = 0.627,val_accuracy = 0.783。在epoch=909, val_loss = 0.624, val_accuracy = 0.761
在这种情况下，最好的办法是什么？
谢谢
浏览 0提问于2021-01-28得票数 1
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1回答
我正在尝试创建一个简单的神经网络，看看它是如何工作的。
二级评价的形式是(x-x1)*(x-x2)=0，如果重新排列它，它将变成ax^2+bx+c=0，其中a=1，b=-2*x1*x2，c=x1*x2。我想要创建一个神经网络，其中输入是(a，b)，输出是(x1，x2)。
为此，我创建了两个创建数据的函数，并将它们存储在名为输入和输出的矩阵中。
我创建了一个带有2x2x2层(包括输入和输出)的神经网络，并对其进行了测试，结果很糟糕，即使在对其进行调整之后也是如此。
我想我的问题是关于数据，因为神经网络起作用并发出一个结果，但这并不好。
我不知道问题出在哪里，但我的猜测是，这与数据缩放有关。我试图
浏览 3提问于2020-03-24得票数 2
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我正在构建一个神经网络，将100*80幅图像的双峰分类为两类。我的准确率上限在88%左右，无论我做什么(添加卷积层，辍学……)。我调查了这个问题，并从混淆矩阵中发现，我的模型只是在做真实的、消极的和错误的积极预测。我不知道这怎么可能，我想知道是否有人能帮助我。下面是一些代码(这里我使用了一个非常简单的模型架构)：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size = 0.2, shuffle = True)
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.l
浏览 3提问于2022-01-02得票数 0
我正在为我的训练和验证集使用ImageDataGenerator(validation_split).flow_from_directory(subset)。因此，训练和验证数据都有自己的生成器。 训练完数据后，我在验证生成器上运行model.evaluate()，获得了大约75%的准确率。但是，当我在相同验证生成器上运行model.predict()时，准确率下降到1%。 该模型是一个基于分类交叉损失和精度度量的多类CNN，这些指标应默认为分类精度。# Edit:无论如何更改为分类准确性。 # Compile
learning_rate = tf.keras.optimizers.sch
浏览 144提问于2020-06-24得票数 0
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我的数据X有一个keras模型。使用的代码是：
X=np.array(data[['tags1','prx1','prxcol1','p1','p2','p3']].values)
t=np.array(data.read.values)
n=np.array(data.read.values)
import keras
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as
浏览 0提问于2020-06-11得票数 1
1回答
执行一次时的代码和输出：
model.fit(X,y,validation_split=0.2, epochs=10, batch_size= 100)
Epoch 1/10
8/8 [==============================] - 1s 31ms/step - loss: 0.6233 - accuracy: 0.6259 - val_loss: 0.6333 - val_accuracy: 0.6461
Epoch 2/10
8/8 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.5443 - accur
浏览 1提问于2022-04-14得票数 1
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1回答
仅当被监视的值大于阈值时，才能激活keras.EarlyStopping。例如，只有在val精度> 0.9时，才能触发earlystop = EarlyStopping(monitor='val_accuracy', min_delta=0.0001, patience=5, verbose=1, mode='auto')？此外，我应该如何正确地导出中间模式，例如每50个时代？
我没有太多的知识，EarlyStopping的基线论证似乎意味着一些比阈值更重要的东西。
浏览 2提问于2022-04-04得票数 1
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2回答
我试图创造一个二元分类器，可以区分阿尔茨海默氏症患者和健康人的磁共振成像。
这些是目前为止的统计数据：
1032幅训练图像
400幅验证图像
运行简单的模型，如下所示
我既有原始的160x160图像，也有边缘检测后的图像。
模型：
model = Sequential([
Conv2D(filters=16, kernel_size=(5, 5), activation='relu', padding = 'same', input_shape=(160,160,3)),
MaxPool2D(pool_size=(2, 2
浏览 5提问于2020-08-15得票数 0
我假设如果我为avformat生成器指定了in和out参数，MLT就会根据文件的内在帧速率解释这些数字。例如，对于60 for的源文件，00:00:01:10表示70帧，而对于25 for的文件，相同的timespec表示35帧。我假设这与整个项目的输出框架是正交的。
假设(1)是正确的，MLT如何解释没有内部框架的音频文件的时间选择(至少不是在24-120 no范围内)。如果我为一个48 that的WAV文件指定了in=70，那么MLT如何决定转换成多少秒的音频？
浏览 0提问于2018-08-30得票数 0
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我用Tensorflow和Keras学到了一些深度学习，所以我想做一些实际的实验。 我想用CAISAV5指纹数据集(总共20,000张指纹图像)训练一个模型，但在训练过程中，120个时期后训练准确率达到97%，而验证准确率保持在45%左右。结果如下： Epoch 109/200
150/150 [==============================] - 23s 156ms/step - loss: 0.6971 - accuracy: 0.9418 - val_loss: 4.1766 - val_accuracy: 0.4171
Epoch 110/200
150/150 [==
浏览 76提问于2020-07-29得票数 0
我建立了一个基于胸部X线影像(肺炎)数据集的CNN，由于某种原因，当我训练这个模型时，我得到了相同的精度和val_accuracy。
train_ds = ImageDataGenerator()
traindata = train_ds.flow_from_directory(directory="../input/chest-xray-pneumonia/chest_xray/train",target_size=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH),shuffle=True)
// Found 5216 images belonging to 2 classes.
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
我一直在尝试使用keras进行图像分类，但是当我拟合测试和训练数据时，loss，val_loss是0，val_accuracy是静态值，不会随着每个时期的变化而变化。已经提供了下面的代码和终端输出。请帮帮我。谢谢 import numpy
import cv2
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1. / 255,
shear_range=0.2,
zoo
浏览 13提问于2021-04-20得票数 0
我已经建立了一个模型，当我训练它时，我的验证损失比训练模型小，验证精度比训练模型高。模型是否过度拟合？我做错了什么吗？谁能看看我的模型，看看有没有什么问题？谢谢。
input_text = Input(shape=(200,), dtype='int32', name='input_text')
meta_input = Input(shape=(2,), name='meta_input')
embedding = Embedding(input_dim=len(tokenizer.word_index) + 1,
浏览 0提问于2020-03-01得票数 3
为什么-损失: 0.2105 -准确性: 0.9500 - val_loss: 0.5264 - val_accuracy: 0.9100
和
accuracy:0.700是用CustomCallback打印的？
我很确定CustomCallback的val_accuracy是正确的。
1：
Callbacks =[
checkpoint_callback(start_time),
CustomCallback(val_ds, result, files_path, class_names,start_time)]
model.fit(train_ds, epochs=40,
浏览 2提问于2021-07-16得票数 0
我正在实现一个基于前一个时期的准确率的衰减学习率。 捕获指标： class CustomMetrics(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.metrics={'loss': [],'accuracy': [],'val_loss': [],'val_accuracy': []}
self.lr=[]
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
浏览 35提问于2020-11-06得票数 0
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我正在上一门关于数值方法的课程，我被要求实现著名的蒙特卡罗算法来找到π，你可以找到。
在编写任意数量的审判时，我没有遇到任何困难：
REAL(8) FUNCTION distance(xvalue, yvalue) RESULT(dist)
IMPLICIT NONE
REAL(8), INTENT(in) :: xvalue, yvalue
dist = SQRT(xvalue**2 + yvalue**2)
END FUNCTION distance
PROGRAM ass2
IMPLICIT NONE
INTEGER, DIMENSION(1) :: SEED
REAL
浏览 1提问于2015-10-11得票数 4
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如果我使用Keras回调ModelCheckpoint，并将save_best_only = True和period=3放在一起，那么如何保存模型？3周期后，它保存了最好的结果从那3个周期，还是它只是保存最好的一个所有时代？
我使用的一段代码：
mcp = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint("my_model.h5", monitor="val_accuracy",
save_best_only=True, period=3)
浏览 10提问于2020-07-21得票数 3
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我是Lstm和机器学习的新手，我正在努力理解它的一些概念。下面是我的Lstm模型的代码。
Lstm模式：
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 50, input_length=max_length-1))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss',
浏览 0提问于2021-01-14得票数 0
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我试图用python编码一个水果图像分类器，尝试对7个水果进行分类。我有15077张train_set图片和4204张validation_set图片。我为10个时代编写了代码，我得到的结果如下：
对15077个样本进行训练，在4204个样本上验证: 1/10 15077/15077 ============================== -264 s 17 10/阶跃损失: 1.0652 -精度: 0.5325 - val_loss: 0.3722 - val_accuracy: 0.8428 Epoch 2/10 15077/15077 =======================
浏览 7提问于2020-05-04得票数 0
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我用的是二元交叉熵，我有两个年代：
batch_size = 32
epochs = 2
History = model.fit(padded_train, y_train, batch_size = batch_size, epochs = epochs, validation_split = 0.1)
现在我得到以下输出
loss: 0.0771 - accuracy: 0.9763 - val_loss: 0.0575 - val_accuracy: 0.9806
现在我想知道的是，我在这里看到的损失是所有观测的平均损失，还是仅仅是最后一个？
浏览 3提问于2020-05-24得票数 1
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我在试着让这个模型发挥作用。最初，x.shape是(6703，56)，y.shape是具有形状(6703，)的二进制列。然后我跑了
y = y.to_numpy()
y = y.astype("float32")
y = tf.keras.utils.to_categorical(y, 2)
现在y.shape是(6703，2)。我跑
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
而现在
X_train形状为(5362 )，56)Y_train形
浏览 10提问于2021-12-21得票数 1
3回答
一种多标签分类模型的评价
、、、、
我目前有一个多标签的分类问题，我正在使用keras构建一个神经网络，如下所示：
n_cols = dataset.shape[1]
print(n_cols)
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(n_cols,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(26, activation='sigmoid')) # Sigmoid for multi-label c
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
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全球步骤: 20次学习率: 0.000100次培训损失: 0.496505次验证准确性: 0.130909
这是我的密码：
if ((step + 1) % FLAGS.display_freq) == 0:
print(
"[PROGRESS]: global step: %d | learning rate: %f | training_loss: %f | l2_loss: %f |val_accuracy %f" % (
results['global_step&#
浏览 1提问于2020-02-02得票数 0
我用一个基本的例子验证了我的TensorFlow (v2.2.0)、Cuda (10.1)和cudnn (libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb)，我得到了奇怪的结果……
当在Keras中运行下面的示例时，如所示，我得到了~99%的acc @验证。当我调整通过TensorFlow运行的导入时，我只得到了86%。
我可能忘了什么。
要使用tensorflow运行，请执行以下操作：
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.
浏览 3提问于2020-05-27得票数 6
1回答
基于验证和非训练的优化
、、、、
你好，神经网络程序员，
我目前正在创建一个带有角点的神经网络，因为我对tensorflow并不那么熟悉，这有点困难。
我希望我的优化是优化验证损失，而不是训练损失/准确性。
理想情况下，我希望它看起来像这样：
model.compile(optimizer=adam，loss=‘范畴交叉熵’，metrics=瓦尔)
但是，val_accuracy不是我能深入到度量标准中的东西。
对我如何实现这一点有什么想法吗？
谢谢!
浏览 0提问于2019-03-07得票数 1
2回答
我阅读了这个，并对如何解释有了一点了解。
loss: 0.1350 - accuracy: 0.7074 - val_loss: 0.1711 - val_accuracy: 0.5299
但在我的例子中，损失减少了，准确性提高了，但val_loss和val_accuracy只是保持在相同的范围内：
val_loss goes from 0.1511 to 0.2011
val_accuracy goes from 0.4011 to 0.7011
这意味着什么？
浏览 2提问于2020-11-18得票数 0
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训练过程中验证精度突然下降
、、、、
当我训练我的神经网络时，在第8世纪，验证精度突然下降，这意味着什么？
Train for 281 steps, validate for 24 steps Epoch 1/10 281/281 [==============================] - 106s 378ms/step - loss: 1.5758 - accuracy: 0.8089 - val_loss: 1.8909 - val_accuracy: 0.4766 Epoch 2/10 281/281 [==============================] - 99s 353ms/step - loss:
浏览 5提问于2020-03-15得票数 3
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连续折射射线追踪
、、
我想写一个简单的射线追踪(？)具有连续折射的WebGL算法。所以我的想法是，如果你有一个光密度连续变化的材料，如果这在物理上是可能的呢？
假设你有一些封闭的零集A\subseteq\mathbf{R}^3，在你的世界中，某个点的光密度是n(x):=\exp(-d(x,A)^2)，d(x,A)是x和(最靠近A中x的点之一)之间的距离。我找不到这方面的公式，但我假设这是斯内尔定律的一些限制，您可以将n(x)圈成一些\epsilon的倍数，并让\epsilon逼近0。
什么是一个很好的算法来近似这一点？基本上，我的想法是有一个位置和一个方向，这个位置和方向描述了你的光线的当前状态，然后在一定的迭代次
浏览 0提问于2022-06-08得票数 1
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验证精度比训练精度低。
、、、
这种模式还在训练中。验证精度比训练低。这说明你太合适了？我怎么能克服这一切？我使用了MobileNet模型。我可以通过降低学习率来做到吗？
Epoch 10/50
6539/6539 [==============================] - 3386s 518ms/step - loss: 0.8198 - accuracy: 0.7470 - top3_acc: 0.9199 - top5_acc: 0.9645 - val_loss: 1.0399 - val_accuracy: 0.6940 - val_top3_acc: 0.8842 - val_top5_acc: 0
浏览 5提问于2021-04-29得票数 0
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我必须在MATLAB中求解一个包含2个未知数的非线性方程组。我曾经用vpasolve来解决系统问题，但是有人告诉我，这种方法不是很有效，我不应该在MATLAB中滥用符号编程，我应该使用fsolve。每次都是这样吗？使用fsolve和vpasolve在精度和性能方面有什么不同？
浏览 9提问于2015-10-17得票数 2
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DCNN实施
、、、
我正在此中实现DCNN模型。
附图是模型结构:输入图像大小为256,256，12，训练图像总数为90。分类类别为2. (像素级分类)
这是我的代码：(我不确定锄头在纸上能达到50%的步幅。)
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(100, (8,8), input_shape = (256, 256, 12), activation = 'relu', padding = 'SAME'))
cnn.add(Conv2D(50, (1,1), activation = 'relu'))
cnn.add(Conv2
浏览 10提问于2022-06-16得票数 -1
我的CNN模型在训练过程中一直保持高精度/低损耗，在验证过程中精度更低/损失更高，因此我开始怀疑它太合适了。
因此，我引入了一些辍学的层次，以及一些图像增强。我还在每个时代之后尝试过监视val_loss，使用ReduceLROnPlateau和EarlyStopping。
尽管这些措施帮助提高了验证的准确性，但我仍然远远没有达到预期的结果，而且我的想法也没有了。这就是我现在得到的结果：
Epoch 9/30
999/1000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0072 - accuracy: 0.9980
Epoch
浏览 17提问于2022-09-25得票数 -2
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当filepath="weights-improvement-{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5"得到键错误val_acc时(我使用tensorflow 1.14.0)。
当filepath="weights.best.hdf5"和save_best_only=True时，它检查训练过程中观察到的最优模型，但由于精度没有提高而未能保存该模型，这是否意味着我需要增加时间。此外，它为什么不考虑可用的准确性分数，并选择最大的分数作为最好的模型和保存。
示例代码
# load pima indians dataset
dataset = num
浏览 0提问于2021-05-15得票数 1
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我正在使用fer2013数据集进行深入学习。
经过训练，我得到了val_precision: 0.9168 (精度: 0.8492)。
Epoch 67/100
238/238 [==============================] - 31s 130ms/step - loss: 1.5087 - tp: 2622.4142 - fp: 474.9121 - tn: 45584.3013 - fn: 5054.1213 - accuracy: 0.8972 - precision: 0.8492 - recall: 0.3410 - auc: 0.9042 - prc: 0.67
浏览 0提问于2022-05-03得票数 1
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