训练集精度比测试集精度 低
悠哈大飞 发布于2021-01 浏览:7765 回复:61
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如题,一个比较难的数据集,结果训练集的精度比测试集的精度还低,是不是随机增强搞得太狠了

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共61条回复 最后由七年期限回复于2021-03
#42七年期限回复于2021-02
#38 189******30回复
我觉得模型未必能把正脸和倒脸都抽象的总结出脸的概念,只是把具有这这两种特征的图片都纳入分类了
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有道理

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#41七年期限回复于2021-02
#37 189******30回复
不会啊,应该是正反全能识别

没有脸是反的把应该

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#40189******30回复于2021-02
#39 189******30回复
就像原来模型只见过白天鹅,能把白天鹅分类正确,倒着的就当黑天鹅了

只知道cnn具有一定的平移不变性,没听过旋转不变性~

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#39189******30回复于2021-02
#38 189******30回复
我觉得模型未必能把正脸和倒脸都抽象的总结出脸的概念,只是把具有这这两种特征的图片都纳入分类了
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就像原来模型只见过白天鹅,能把白天鹅分类正确,倒着的就当黑天鹅了

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#38189******30回复于2021-02
#33 七年期限回复
哈哈 正脸我估计就废了

我觉得模型未必能把正脸和倒脸都抽象的总结出脸的概念,只是把具有这这两种特征的图片都纳入分类了

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#37189******30回复于2021-02
#33 七年期限回复
哈哈 正脸我估计就废了

不会啊,应该是正反全能识别

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#36七年期限回复于2021-02
#31 189******30回复
不是有个专门角度奇特的数据集么,是哪个来着

这个数据集有什么用吗?

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#35七年期限回复于2021-02
#32 189******30回复
其实像头像旋转这种,我觉得模型是能“越过去”的。主要是噪声添加太多那种会损失图像信息,模型就不好搞了
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我觉得只要是旋转得不太过分 应该没问题

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#34七年期限回复于2021-02
#31 189******30回复
不是有个专门角度奇特的数据集么,是哪个来着

这个我还是没有听说过这个数据集

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#33七年期限回复于2021-02
#30 189******30回复
这个可以用于识别倒立的人~

哈哈 正脸我估计就废了

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#32189******30回复于2021-02

其实像头像旋转这种,我觉得模型是能“越过去”的。主要是噪声添加太多那种会损失图像信息,模型就不好搞了

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#31189******30回复于2021-02
#26 七年期限回复
人脸  垂直旋转 哈哈

不是有个专门角度奇特的数据集么,是哪个来着

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#30189******30回复于2021-02
#26 七年期限回复
人脸  垂直旋转 哈哈

这个可以用于识别倒立的人~

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#29七年期限回复于2021-02

其实随机性还是比较大的  毕竟有时候真的运气不好  全是另外百分之50   是不是也有可能?

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#28七年期限回复于2021-02

前几天使用paddlex paddlex做数据增强 让你选择旋转的概率什么的

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#27七年期限回复于2021-02
#24 189******30回复
cv分类图片时前二三十个回合用数据增强就会导致训练集分类精度低于验证集,因为验证集不用数据增强
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是的,验证集肯定是不会的

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#26七年期限回复于2021-02
#23 189******30回复
这个和添加噪声的类型和大小有关,不太过分模型应该都能“越过(帖子里看来的词儿)”去
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人脸  垂直旋转 哈哈

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#25七年期限回复于2021-02
#23 189******30回复
这个和添加噪声的类型和大小有关,不太过分模型应该都能“越过(帖子里看来的词儿)”去
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亚希

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#24189******30回复于2021-02
#18 doubi渣渣回复
用数据增强会这样?

cv分类图片时前二三十个回合用数据增强就会导致训练集分类精度低于验证集,因为验证集不用数据增强

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#23189******30回复于2021-02
#13 七年期限回复
时间长是肯定的 那是不是只能说一般会收敛

这个和添加噪声的类型和大小有关,不太过分模型应该都能“越过(帖子里看来的词儿)”去

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