神经网络(cnn)训练集正确率88%,测试集只有50%,这是为什么

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卷积神经网络测试集准确很低且不变?

训练网络时,查看对测试集的准确,一直很低且不变(也就是网络并没有学习)的原因是什么? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/22/1555914342_756745.png) 是迭代次数比较少吗?前200次迭代...

CNN 模型准确一直在0.1,求大神指点

Tensorflow CNN准确一直在10%左右。 是训练模型时的loss和准确。 在测试集上准确也就10%左右。训练集有317张图片,测试集75。 是不是因为数据集太小了?还是模型出了问题。。。求大神指点。 ...

训练集样本不平衡问题对CNN的影响

卷积神经网络CNN)可以说是目前处理图像最有力的工具了。而在机器学习分类问题中,样本不平衡又是一个经常遇到的问题。最近在使用CNN进行图片分类时,发现CNN训练集样本不平衡问题很敏感。在网上搜索了一下,...

运用CNN对ImageNet进行图像分类

运用CNN对ImageNet进行图像分类 译者注:本篇翻译自Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever以及Geoffrey E.Hinton的论文... 该论文在智能单元专栏文章《CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记1(上)》中有提到,因此打算翻译一下

TensorFlow实现:卷积神经网络识别手势动作(有代码与演示)

完整代码见我的GitHub地址... 主要思路:1.构建数据 2.建立神经网络 3.训练并调参 4.保存并调用 另外我还加了界面设计和机械臂控制(通过串口通信把判断结果发给单片机,所以代码中有serial模块) 效果演示: ...

基于tensorflow的CNN和LSTM文本情感分析对比(附完整代码)

如今科技日益发展、网络技术不断深入到大众生活中,贴吧、网站、电子邮件,用户评论等使得人们有更多的便捷方式在网络中发表自己的意见和看法。这些数量庞大的文本中的情感信息有着极大的研究价值和实用价值。而如何...

基于Inception-v3的CNN迁移学习框架训练实例

CNN卷积神经网络迁移学习实例 对特定肿瘤影像数据进行等级分类预测 摘要:本文介绍基于Inception-v3的迁移学习方法应用,并用该方法对一批特定的数据进行训练。 作者:yooongchun 微信:18217235290 本文...

对比图像分类五大方法:KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习

近日,Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章,对五种用于图像分类的方法(KNN、SVM、BP 神经网络CNN 和迁移学习)进行了实验比较,该研究的相关数据和代码也已经被发布在了 GitHub 上。项目地址:...

Fast R-CNN论文详解

废话不多说,上车吧,少年paper链接:Fast R-CNN &创新点 ...Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层,可同时输出分类结果和窗口回归结果,实现了end-to-end的多任务训练【建议框提取除外】,也

利用tensorflow编写卷积神经网络CNN)对CIFAR-10进行识别(附完整代码)

利用tensorflow编写卷积神经网络CNN)对CIFAR-10进行识别,识别达到80%左右,源码中附有详细注释,适合初学者!

卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录,并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有...

利用CNN进行图像分类学习笔记

利用CNN进行图像分类学习笔记 学习的文章: Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenetclassification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neuralinformation processing systems. ...

AlexNet论文(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)(译)

Hinton三人提出的AlexNet深度卷积神经网络,摘得了2010年ILSVRC比赛的桂冠。AlexNet在现在也经常会用到,可以说是很经典的一个CNN框架了。出于学习的目的,一方面可以做笔记,一方面也可以督促自己的学习,我才打算...

训练准确很高,测试准确很低(loss有一直下降)

跑出来的结果训练集能达到1,测试集准确基本保持在0.5左右,二分类 数据有用shuffle, 有dropout,有正则化,learning rate也挺小的。 不知道是什么原因,求解答! ![图片说明]...

如何提高图像分类准确

一、问题描述当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候,我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能(识别、分类准确)。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。...

卷积神经网络

自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益。...

训练集噪声对于深度学习的影响

总所周知,在深度学习的训练中,样本的质量和数量都是非常重要的一环。然后在实际的生产过程中,样本的数量往往可以通过一些手段得到满足,但是质量却非常依赖人工的标注,因此往往在训练中会包含一定...训练集大小:

【深度学习经典论文翻译1】AlexNet-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks全文...

本文是经典深度学习论文ALEX NET的全文翻译,论文原文和中英对照翻译欢迎点击:http://pan.baidu.com/s/1NpEG2 下载

DeepID人脸识别算法之三代

如今,深度学习方兴未艾,大数据风起云涌,各个领域都在处于使用深度学习进行强突破的阶段,人脸识别也不例外,香港中文大学的团队使用卷积神经网络学习特征,将之用于人脸识别的子领域人脸验证方面,取得了不错的...

Matlab神经网络验证码识别

本文,将会简述如何利用Matlab的强大功能,调用神经网络处理验证码的识别问题。 验证码识别原理Matlab对图像读入处理,去掉噪声点和较浅的点,进行二值化,将图像转变0/1矩阵,这样就完成了预处理。 然后要对...

系统学习深度学习(十五)--AlexNet译文

转自:... 本深度学习网络是Alex和Hinton参加ILSVRC2012比赛的卷积网络论文,本网络结构也是开启ImageNet数据更大,更深CNN的开山之作,本文对CNN的一些改进成为以后CNN网络

DL之AlexNet:AlexNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

DL之AlexNet:AlexNet算法的简介(论文介绍)、设计思路、案例应用等配图集合之详细攻略 ...1、采用的数据 ...4、8个ILSVRC-2010测试图像和模型认为最可能的前5个标签 AlexNet算法的案例应用 ...

R-CNN论文详解(论文翻译)

faster-rcnn在深度学习领域算是一篇开创性的论文,对后续产生的而网络有很重要的意义,认真读懂篇论文,相信也算是深度学习入门了 。今天又重新读了读faster-rcnn,整理了一份阅读笔记,整理的过程使自己对整个深度...

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ...我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别。对测试数据

机器学习总结(十一):深度学习算法(CNN,SAE,等)及常见问题总结

数据输入层(数据预处理):三种方法:去均值(即0均值化,CNN常用,训练集所有像素值减去均值,把输入数据各个维度中心化到0,测试集也减相同的均值);归一化(幅度归一化到同样的范围);PCA/白化(降维,白化是...

卷积神经网络超详细介绍

1、卷积神经网络的概念 2、 发展过程 3、如何利用CNN实现图像识别的任务 4、CNN的特征 5、CNN的求解 6、卷积神经网络注意事项 7、CNN发展综合介绍 8、LeNet-5结构分析 9、AlexNet 10、ZFNet 10.1 意义 ...

使用卷积神经网络对CIFAR-10数据进行预测

摘要:本文基于Yann Lecun的论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”中提出的LeNet-5卷积神经网络模型,结合Alex Krizhevsky所描述的架构并使用谷歌的机器智能开源软件库TensorFlow中示例...

深度学习(deep learning)优化调参细节(trick)

深度学习中的优化调参细节总结

MATLAB调用训练好的卷积神经网络

上一篇已经介绍了如何对数据通过CNN进行深度学习分类,并将训练好的模型保存下俩。这里将介绍一下如何调用自己训练好的模型进行数据分类。 加载模型 clear close all clc load('-mat','C:\Users\清风\Desktop\...

【深度学习理论3】ALexNet模型的详解

早在1989年,Yann LeCun (现纽约大学教授)和他的同事们就发表了卷积神经网络(Convolution NeuralNetworks, 简称CNN)的工作。在很长时间里,CNN虽然在小规模的问题上,如手写数字,取得过当时世界最好结果,但一直...

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