Python 奇怪的学习曲线
我正在训练一个CNN来定位图像上的点，我获得了一条振荡验证曲线，在训练分数上获得了90%的准确率，在测试分数上获得了20%…为什么Python 奇怪的学习曲线,python,machine-learning,deep-learning,computer-vision,Python,Machine Learning,Deep Learning,Computer Vision,我正在训练一个CNN来定位图像上的点，我获得了一条振荡验证曲线，在训练分数上获得了90%的准确率，在测试分数上获得了20%…为什么 我尝试过使用keras进行正规化、辍学、早期停止和模型检查点，但这些解决方案都不起作用有很多因素会影响这一过程。正如你已经提到的一些你已经尝试过的事情。您可以尝试更改初始化权重的方式。其他因素可能是学习率、正则化因素、您正在使用的优化器类型 尝试使用学习率和正则化的不同组合，并绘制损失函数。观察损失函数真的很有帮助 在一天结束时，大部分结果都是经验性的，很大程度上取
我尝试过使用keras进行正规化、辍学、早期停止和模型检查点，但这些解决方案都不起作用有很多因素会影响这一过程。正如你已经提到的一些你已经尝试过的事情。您可以尝试更改初始化权重的方式。其他因素可能是学习率、正则化因素、您正在使用的优化器类型 尝试使用学习率和正则化的不同组合，并绘制损失函数。观察损失函数真的很有帮助 在一天结束时，大部分结果都是经验性的，很大程度上取决于你的数据集以及你如何划分数据集。确保您随机选择了训练集，而不是初始或最终70%的数据。另外，我建议设置一个验证集（如果这就是您所说的检查点的意思，我就不这么认为了）
我已经体验过你所说的，这可能是因为你的代码中有一个愚蠢的错误，也可能是因为你划分数据库的方式。不幸的是，这个问题没有具体的答案 谢谢你的建议。我还试图减少图层/单位，但没有效果。我随机洗牌了数据集，并使用验证集作为验证分数。我将努力优化学习速度