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my392008

新虫 (小有名气)
引用回帖:
10楼: Originally posted by bing5544 at 2018-09-22 07:23:43
我们认识下咋样

好呀

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11楼2018-09-24 05:31:36
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sndnyang

新虫 (小有名气)
★
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引用回帖:
7楼: Originally posted by my392008 at 2018-09-21 12:18:28
数据归一化了，用的CNN,但是训练之后的准确性只有20%多    不知道是不是网络的结构错了
...

情况还是很复杂， 是全新的、别人没用过的数据？ 所以没有可对照的别人的效果？ 那就不好搞了， 万一你这数据比较特殊~~~

如果是通用的数据， 比如图像的(CNN用得比较多） MNIST/FASHION/CIFAR10/CIFAR100/IMAGENET ， 不管是哪个， 20% 都太低了， 99%的是你代码里有BUG， 你用的哪个？Pytorch?keras?tensorflow? 其他语言的？

当然， 你用的是全新的数据集， 从复杂度上来说， 也不太可能超得过 IMAGENET， 20% 很可能还是你的代码问题

你把你训练过程的损失 、 准确率曲线画出来， 看看是你训练的批次、时间不够， 还是你训练的学习率 learning rate 太大了  极度过拟合了， 说不定就是过了颠峰往下掉

这种具体细节、实现的问题， 别说你提供的细节这么少， 就算你再提供点， 最后还是落到你自己跑实验、调试上， 我们可以根据你的情况给点调试建议而已

0. 显示训练过程， 试试小点的学习率， 看看是不是太大了。
1. 如果你是新手， 第一次亲自实现代码， 得先确认代码的正确性， 如果是跑别人的代码， 别人写了多少多少 准确率， 如果做不到， 可以直接找作者
2. 如果是新手， 因为不好确定代码正确性， 根据你用的语言框架， 找官方网站的示例进行学习， 像 pytorch/tensorflow 抽象不太高层的话， 自己实现可能有偏差。
3. 如果不是学习率问题， 官方示例的CNN运行正常， 试试拿你的模型跑MNIST 怎么样（你用的CNN 说明多半是图像数据）
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12楼2018-09-24 22:43:46
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char1es

银虫 (小有名气)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
20低的有些可怕，可能代码里有些bug或者某些概念搞错了

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13楼2018-09-29 18:18:01
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my392008

新虫 (小有名气)
引用回帖:
10楼: Originally posted by bing5544 at 2018-09-22 07:23:43
我们认识下咋样

可以呀。  我们可以相互交流一下深度学习的东西，你应该也是做算法的吧

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14楼2018-10-16 04:32:33
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bing5544

金虫 (著名写手)
★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
内容已删除
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whatyouwanttobe,whatyouwillbe.
15楼2018-10-16 07:20:06
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