我对训练数据的准确率一直保持在60%左右，但当我尝试用我的测试数据预测结果时，模型的准确率约为50% (如果它是随机的，这是可以预期的)。
浏览 46提问于2020-02-20得票数 0
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当我们在Tensorflow多GPU环境下进行训练时，如何找到测试精度并显示在训练损失旁边的终端上? 1.在单个GPU上能找到测试精度吗?2.我们应该在所有可用GPU上找到测试精度，然后计算平均值吗？
浏览 2提问于2018-04-10得票数 0
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我有一个tensorflow训练模型，并在tensorflow测试，精度达到95%。我该从哪里看这个精度下降的地方？唯一的区别是我在TensorRT中进行批处理推理，而不是在Tens
浏览 6提问于2020-09-11得票数 0
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我正在使用TensorFlow来实现对象识别。我遵循本教程，但使用我自己的数据集。我想知道是什么使考试的精度比训练的精度高，我的数据集是不是不够大？数据不显示任何统计意义？或者这是一件普通的事情，因为我看到一些人说训练的精确性没有任何意义。但这是为什么？
浏览 2提问于2016-06-01得票数 0
我正在训练使用model.fit_generator进行数据增强的模型。在每个时代进行培训的同时，我也在评估验证数据。 epochs = epochs, verbose = 1)
但是，在绘制训练精度和验证精度(以及训练损失和验证损失)时，我注意到验证精度高于训练精度(同样，验证损
浏览 1提问于2018-02-17得票数 6
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为了提高训练模型的延迟性，我尝试使用Tensorflow混合精度。正如中提到的那样，仅仅设置策略似乎并不能提高模型的速度：from tensorflow.keras')但是当我在其他CNN网络上尝试一个玩具例子时，我发现如果我使用混合精度来训练模型的
浏览 3提问于2021-11-14得票数 0
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为此，我正在使用keras库来训练深度NN。培训和验证集的准确性如下图所示：正如你所看到的，验证的准确性以比训练精度更小的步骤不断提高。我是应该在训练和验证精度相同的280年代停止训练，还是应该在验证精度提高的情况下进行训练，即使训练精度值也是过高的(例如)。93%)。
浏览 0提问于2018-05-29得票数 10
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我试图使用CIFAR-10数据集和TensorFlow一起使用以下模型来训练一个TensorFlow：
浏览 3提问于2016-10-03得票数 0
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我只是在研究训练DNN的最佳精度。我了解到，为了推断，即使是压缩的8位精度也可以；对于训练，我们需要一个更高的精度数字。什么是深度学习的最佳精度(fp16，fp32或fp64)？为此，我可以使用tensorflow-gpu。
浏览 1提问于2017-10-18得票数 0
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当您采样的数据的精度远远高于实际情况时，天真的模式实现是无用的(每个示例很可能是唯一的)。例如，在联网的机器上取样往返时间。CPU时钟的潜在精度相当高。如果你只关心精度下降到1ms左右，并且你在从Pmax到Pmin的范围内取样，那么有什么可靠的方法来测量其中“最常见的”ping呢？
浏览 1提问于2014-07-14得票数 0
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我们得到了非常奇怪的结果，我们的验证数据比我们的训练数据更准确，损失更少。这在不同大小的隐藏层中是一致的。我们已经努力消除了正规化和辍学，正如预期的那样，结果是过度适应(训练占85%)。我们甚至试图大幅度降低学习速度，取得了相似的结果。
有没有人看到类似的结果？
浏览 22提问于2017-05-15得票数 78
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我得到了非常不一致的测试精度从我的模型，但不知道为什么。
我试图对一些TensorFlow/Keras的东西进行基准测试，发现我的结果是不可靠的。不是时间，而是模型的测试精度。在某些情况下，模型的测试精度为0.65，有时只达到0.35。相同的架构，相同的优化器，在相同的数据集上训练，相同的一切。我试图消除大多数随机性来源，例如使用相同的numpy rng种子、TensorFlow rng种子、在运行之间重置
浏览 23提问于2022-05-31得票数 2
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如果我使用evaluateModel()，它会给我错误的准确性(远远高于它应有的精度)。我认为这是因为线路<Evaluation eval = new Evaluation(testingData);>在相同的数据上训练它，然后在相同的数据上进行测试。这不是我想要的。我想在没有训练的情况下测试模型上的数据(我认为模型在训练后保存)
如果我使用eval.crossValidateModel()，我认为它仍然在训练模型，因为据
浏览 11提问于2017-12-23得票数 0
我完全迷上了tensorflow保护程序方法。 #See here: https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/mnist/pros&
浏览 3提问于2017-06-05得票数 3
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我正在尝试训练一个LSTM模型，我还绘制了训练测试精度和训练测试损失的图表，正如您从我附加的图像中所看到的那样。
让我担心的是这些情节很嘈杂。
浏览 0提问于2021-07-18得票数 0
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但是，当使用TensorFlow的时，它们使用的是带有神经网络的MNIST时尚数据集，并得到：test set score: 0.876我相信来自TensorFlow网站的报价是正确的，或者
浏览 1提问于2018-07-29得票数 0
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调整SVM C参数
、、、、
我想寻求关于我的模型的帮助。📷这是否意味着C的最优值是0.001？第一个值不是0.000，而是0.001。
谢谢。
浏览 0提问于2020-05-29得票数 1
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这是个过分合适的例子吗？
、、、
在大约100个时代之后，培训一个深度学习模式：Test accuracy : 54 %Train accuracy :accuracy : 95 %Train accuracy : 96 %对于模型的初始版本，我们满足了54%的精度，但是我不知道训练精度增加的意义，测试精度<
浏览 0提问于2018-09-07得票数 0
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