Python 减少CNN模型中的验证损失

问题是，我得到了更低的训练损失，但非常高的验证精度。验证的准确性也非常低。我如何解决这个问题？我曾尝试将下降值增加到0.9，但损失仍然要高得多。我也试着用线性函数来激活，但没有用

请帮忙

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如前所述，在没有看到数据的情况下很难给出好的建议

我会尝试以下方法： -删除maxpooling层之后的下拉列表 -去除一些致密层 -在稠密的

如果仍然过拟合，则在密集层之间添加衰减

编辑： 在我看到损失和精度图后，我建议如下：

最高优先级是获取更多数据

然后使用数据扩充甚至增加您的数据集

如果额外的数据没有帮助，则进一步降低神经网络的复杂性（但我认为，随着数据的增加，训练会减慢，验证损失也会在更长的时期内减少）

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这个问题太广泛和不清楚，无法给你一个具体而好的建议。例如，我们需要有关您的数据集的信息。学习曲线是什么样的？你能分享一下培训期间培训和验证损失的情况吗？我同意@FelixKleineBösing所说的，我还要补充一点，这可能是离题的。@FelixKleineBösing我使用的是各种作物图像的自定义数据集，每个文件夹中有50个图像。我关注的农作物共有7类。@ChinmayShendye我们还需要一个损失的地块，不仅仅是精确性。在某些情况下，特别是在多类分类中，损失可能会减少，而准确度也会降低。@ChinmayShendye，那么每个类有50张图像？总共350张图片？我认为这是一种减少数据量的方法，可以得到一个通用模型，该模型能够以很高的精度对验证/测试集进行分类。在这种情况下，获取更多数据对我很有帮助@ChinmayShendye尼斯：）@ChinmayShendye如果你将来有任何类似的问题，请在这里问他们：我可以请你指导我实施上述模型的重量衰减吗？@JapeshMethuku当然可以。创造一个新的问题，我会帮助你。

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
import pickle
import numpy as np
from keras.models import model_from_json
from keras.models import load_model
import matplotlib.pyplot as plt

# Opening the files about data
X = pickle.load(open("X.pickle", "rb"))
y = pickle.load(open("y.pickle", "rb"))

# normalizing data (a pixel goes from 0 to 255)
X = X/255.0

# Building the model
model = Sequential()
# 3 convolutional layers
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = X.shape[1:]))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))


model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.9))

# 5 hidden layers
model.add(Flatten())

model.add(Dense(128))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(128))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(128))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(128))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(128))
model.add(Activation("relu"))

# The output layer with 7 neurons, for 7 classes
model.add(Dense(13))
model.add(Activation("softmax"))

# Compiling the model using some basic parameters
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",
                optimizer="adam",
                metrics=["accuracy"])

# Training the model, with 40 iterations
# validation_split corresponds to the percentage of images used for the validation phase compared to all the images

print("X = " + str(len(X)))
print("y = " + str(len(y)))

history = model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=1000, validation_split=0.1)

# Saving the model
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as json_file :
    json_file.write(model_json)

model.save_weights("model.h5")

print("Saved model to disk")

model.save('CNN.model')

# Printing a graph showing the accuracy changes during the training phase
print(history.history.keys())

plt.show()

plt.plot(history.history['accuracy'])

plt.plot(history.history['loss'])

plt.title('model accuracy')

plt.ylabel('accuracy')

plt.xlabel('epoch')

plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')

plt.show()