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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

发自小木虫Android客户端
11楼2018-09-24 05:31:36
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sndnyang

新虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
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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

发自小木虫Android客户端
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

发自小木虫IOS客户端
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
whatyouwanttobe,whatyouwillbe.
15楼2018-10-16 07:20:06
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