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appleteeth

新虫 (小有名气)

[求助] 测试数据的误差比训练数据的误差大太多,请问是什么问题啊 已有2人参与

我使用BP神经网络做数据的预测,测试数据与训练数据的误差差距很大,而且收敛得也很慢,之前看有人说是数据的特征不好,隐层神经元的个数等问题,但是修改了之后还是没有明显的效果,求有经验的大牛指导。

测试数据的误差比训练数据的误差大太多,请问是什么问题啊
捕获.JPG
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wake_up

木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

你这个训练都不拟合,不收敛。 errorr到1.几。而且长时间没变化。
一般几个G的小数据量很容易训练error到0.几。

测试结果没有训练的好很正常。 因为你测试的是未知数据。

看看你的分类/回归 器的参数设对没有?
样本的特征是否能表达好样本的?样本量是否够?
给的数据样本和对应的标签/函数值给对没有?
扫地扫地扫心地,心地不扫空扫地,人人都把心地扫,世上无处不净地.
7楼2016-07-29 16:20:11
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AnYeah

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与,应助指数 +1
appleteeth(conanwj代发): 金币+2, 感谢应助 2016-06-30 15:53:52
过度拟合,加个正则项再试试!
2楼2016-06-28 09:25:14
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lovequanyn

木虫 (正式写手)

★ ★
appleteeth(conanwj代发): 金币+2, 感谢应助 2016-06-30 15:53:59
估计是送训练样本的顺序错了,要随机打乱顺序,不要一类一类的顺序送

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3楼2016-06-28 12:48:51
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appleteeth

新虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by AnYeah at 2016-06-28 09:25:14
过度拟合,加个正则项再试试!

大牛,您好!测试数据的误差从一开始就下降得很慢,不是下降了很多之后又略微升高,我也不清楚这是不是过拟合。不过正则项是指修正权重的表达式里面没有乘以上一次权重的那项吗?我加了的。不知道还有神马问题会导致这个情况

发自小木虫Android客户端
4楼2016-06-29 07:23:47
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