tensorflow的CNN训练准确率很低是什么原因

[fengyeluole2799]

刚刚学习TensorFlow，在处理图片分类的问题中发现训练的准确率很低，只有20%，用的代码是http://www.cnblogs.com/denny402/p/6931338.html，就是这个博主的例子代码，只不过识别的数据集是我自己的数据集，是一些信号图片，图片是256*128的，当时用这个例子识别2种信号时准确率很高，现在识别5种信号，准确率就只有20%，训练损失到是会下降，但是准确率基本不变，请问是什么原因啊？需要从哪方面入手？

[月凉西厢]

2选1的准确率是不是大概50%啊，说明模型完全失效，因为随机猜一个就有50%的正确率。
5选1的随机猜对概率20%，你模型出来的准确率一样才20%，说明建立的模型毫无作用

[wendaomushui123321]

哈哈哈，不失礼貌的笑了

[qq_38181917]

问您一个问题，我设计的cnn模式的训练精度与正负样本比率一致，如正负样本比为1:3，则精度为%75，正负样本比为1:1，则精度为%50，并且loss在逐渐下降，可精度不变。请问这是什么原因造成的，是数据脏吗?需要更改loss函数吗？

[Orchid_YL]

初始化等超参数的设置问题？

[isenku]

你的问题可能有很多原因，比如：
1 你的网络结构本身有问题，不能做分类任务。
2 你的数据集和你的网络不匹配，图片的清晰度，网络的层数都会影响分类效果
3 针对不同的数据集，学习率和优化器需要尝试合适的值
4 数据集的预处理至关重要，比如归一化，缩放，更改数值范围，均衡性，等很多问题需要考虑。
如果需要帮助，可以私下交流。

[Edward_graduate]

引用 10 楼 ITMessager 的回复:

你的问题可能有很多原因，比如：
1 你的网络结构本身有问题，不能做分类任务。
2 你的数据集和你的网络不匹配，图片的清晰度，网络的层数都会影响分类效果
3 针对不同的数据集，学习率和优化器需要尝试合适的值
4 数据集的预处理至关重要，比如归一化，缩放，更改数值范围，均衡性，等很多问题需要考虑。
如果需要帮助，可以私下交流。

请问如果是cnn二分类问题，直接引用了别人的二分类代码，自己准备的数据在训练过程中准确率始终在50%左右，是不是表示根本没训练？尝试修改超参数等，无效果

[isenku]

引用 11 楼 Edward_graduate 的回复:

请问如果是cnn二分类问题，直接引用了别人的二分类代码，自己准备的数据在训练过程中准确率始终在50%左右，是不是表示根本没训练？尝试修改超参数等，无效果

可以这么说。你可以分析一下损失函数的曲线，看看是否在下降或者很难收敛，或者压根就没有收敛。

[Edward_graduate]

引用 12 楼 ITMessager 的回复:

引用 11 楼 Edward_graduate 的回复:

请问如果是cnn二分类问题，直接引用了别人的二分类代码，自己准备的数据在训练过程中准确率始终在50%左右，是不是表示根本没训练？尝试修改超参数等，无效果

可以这么说。你可以分析一下损失函数的曲线，看看是否在下降或者很难收敛，或者压根就没有收敛。

损失函数基本上没动，完了想请教下该怎么排查错误呢

[yuxiaomu1124]

引用 10 楼 ITMessager 的回复:

你的问题可能有很多原因，比如： 1 你的网络结构本身有问题，不能做分类任务。 2 你的数据集和你的网络不匹配，图片的清晰度，网络的层数都会影响分类效果 3 针对不同的数据集，学习率和优化器需要尝试合适的值 4 数据集的预处理至关重要，比如归一化，缩放，更改数值范围，均衡性，等很多问题需要考虑。 如果需要帮助，可以私下交流。

您好，我出现了博主类似的问题，您的回答我觉得蛮有道理，能私聊一下吗，我微信love_qinging谢谢了

[方舟后裔]

我现在也有类似的问题，二分类是有效的，正确率能到百分之八九十，但是换成自己的五分类就很差，在预测的时候，有时候会完全偏向某一个类，或者直接输出各类的预测概率全是0.2.头都晕了