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- 训练准确率很高，测试准确率很低（loss有一直下降）
跑出来的结果训练集能达到1，测试集准确率基本保持在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]...
- 【卷积神经网络】针对训练过程中Loss突然变大问题的思考
在神经网络的训练过程中，正常情况下整体的过程是一个Loss不断下降的过程，然而在训练过程中往往存在一些batch_size输入时，前向传播得到的Loss突然变大的情景。 在训练神经网络过程中，经过softmax函数输出概率后...
- 请问图中是什么情况，训练集和测试集准确率、loss值变化不大
- 求问：CNN网络，Batchsize设置的小了，loss大，但是准确率高；Batchsize设置的大了，loss小，但是准确率低
本人新手，刚开始学习神经网络，用cnn网络做一个二分类的任务，网络很浅，两层卷积和一层全连接，在调参过程中发现，一开始用较小的batchsize，训练集准确率一开始就是100%，而测试集效果很差，而且loss也比较大...
- 你不得不了解的卷积神经网络发展史
01卷积神经网络系列模型发展综述 1.LeNet 2.AlexNet 3.VGG 4.GoogleNet 5.ResNet 6.DenseNet 7.Non-Local Networks 8.Deformable Convolutional Networks 9.Dilated Convolutional Networks 10.SENET 卷积神经网络...
- pytorch入门攻略及项目实战之卷积神经网络进行验证码识别
这网上资料多归多，有用的属实难找，再加上之前忙美赛，转眼就隔了两周才有进展，这里非常想把自己从一个什么都不懂的小白一步步成长到可以自己定义、训练神经网络的大白之路分享给所有想要入...
- 将cifar10数据集进行数据增广以后加入训练，提高准确率高达87%以上的神经网络结构，并将训练过程中的模型...
增加图像分类的准确率，增广数据总是不错的办法
- CNN - 卷积神经网络
卷积和卷积没有什么特别的关系，只是计算步骤比较像，成为卷积神经网络名字的由来。 感受野：单个感觉神经元的感受野是感觉空间的特定区域(如体表或视野)，在这个区域内，刺激会改变神经元的放电。 卷积神经...
- 基于卷积神经网络的图像分类
一、常用的卷积神经网络概述 二、基础的神经网络 三、卷积神经网络 四、AlexNet 五、NiN 六、VGG 七、GoogleNet 1、Inception V1 2、Inception V2 3、Inception V3 4、Inception V4 八、ResNet 九、...
- 《TensorFlow2.0》二、卷积神经网络在TensorFlow2.0中的应用 part 2
Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： jupyter / Colab / pycharm 转载请标明出处：https://blog.csdn.net/Tian121381 目录一、前言二、迁移学习实例数据处理模型构造---1训练---1模型构造---2过拟合三...
- 第三章：卷积神经网络
卷积神经网络的基本原理 一、卷积神经网络的基本结构 对于一个输入图像，进行卷及操作，得到一个特征图像的值(紫色部分) 1.卷积层 (Convolution) 2.激活函数(Active Function) 3.池化层 (Pooling) 4....
- 零基础入门cv赛事街道字符识别----Task3构建字符识别模型 （卷积神经网络 Convolutional Neural Network, ...
本章将会讲解卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。 3.1 学习目标 学习CNN基础和原理 使用Pytorch框架构建CNN模型，并完成训练 3.2 CNN介绍 卷积神经网络...
- 深度学习：利用神经网络在少量数据情况下预测房价走势
在前面两个神经网络的运用例子中，我们主要使用神经网络对输入数据预测出一个离散性结果，也就是预测的结果都是0，1，要不就是1到46中任意一个数，这些结果都是离散化，相互间不兼容。我们这节要用神经网络对输入...
- 【深度学习】cs231n计算机视觉 CNN（卷积神经网络）
CNN（卷积神经网络） 完成课程笔记：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition的理解，便于实现CNN~ 1. 结构概述 2. 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 池化层 归一化层 全连接层 将全连接层转化为...
- 深度学习神经网络收敛的经验
本人训练过一些深度学习神经网络的例子，既有单纯全连接网络，又有卷积神经网络加全连接网络，也有通过迁移学习来构建的网络。有时会发散，也就是说有关参数越来越大，产生Nan溢出。表现为激活值（也就是前向网络的...
- 神经网络中超参数的选择
超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。 首先需要知道的是并不存在适用于所有场景的超...
- BAT机器学习面试1000题系列
3、原文中有部分链接已经失效，故而本人重新加上了新的链接，如有不当，还请指正。（也已用斜体标出） 4、部分答案由于完全是摘抄自其它的博客，所以本人就只贴出答案链接，这样既可以节省版面，也可以使排版更加...
- BAT机器学习面试1000题系列（第1~305题）
本系列大部分题目来源于公开网络，取之分享，用之分享，且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接。另，不少答案得到寒小阳、管博士、张雨石、王赟、褚博士等七月在线名师审校。 说明：本系列作为...
- 天池大赛：街景字符编码识别——Part3：字符识别模型
街景字符编码识别 更新流程↓ Task01：赛题理解 Task02：数据读取与数据扩增 ...12张动图帮你看懂卷积神经网络到底是什么——LSGOGroup 原来CNN是这样提取图像特征——计算机视觉life Datawhale 零基础入.
- 一步步提高手写数字的识别率(2)
在前面一篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》中，我们使用Softmax回归实现了一个简单的手写数字识别程序，在MNIST数据集上的准确率大约为92%。这是一个线性模型，其特点是简单易用，但拟合能力不强。而深度神经...