原文:在二分類問題中,准確率一直處於50%上下的解決方法

最近在 貓狗識別 項目中,不知為何准確率 訓練集准確率和驗證集准確率 一直處於 . 左右,這說明網絡根本沒有學習。后來查閱了許多他人的經驗,並做了總結。 首先談談我的是如何解決的: 網絡結構:AlexNet 優化器:Adam 這里正是問題所在 框架:PyTorch 關於優化器,我最開始使用的的是 torch.optim.Adam ,但是訓練 個Epoch后,准確率始終在 。 解決方法: 換個優化 ...

2019-09-11 18:40 0 1029 推薦指數:

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keras如何求分類問題中准確率和召回

https://www.zhihu.com/question/53294625 由於要用keras做一個多分類問題,評價標准采用precision,recall,和f1_score;但是keras中沒有給出precision和recall。同時,keras中的f1_score ...

Tue Aug 15 23:23:00 CST 2017 0 10882
二分類算法的評價指標:准確率、精准、召回、混淆矩陣、AUC

評價指標是針對同樣的數據,輸入不同的算法,或者輸入相同的算法但參數不同而給出這個算法或者參數好壞的定量指標。 以下為了方便講解,都以二分類問題為前提進行介紹,其實多分類問題下這些概念都可以得到推廣。 准確率 准確率是最好理解的評價指標,它是一個比值: \[准確率 = \cfrac ...

Mon Oct 29 20:44:00 CST 2018 0 9359
機器學習二分類模型評價指標:准確率\召回\特異度等

混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具,它是一個方陣,里面的列和行存放的是樣本的實際vs預測的數量。 P =陽性,N =陰性:指的是預測結果。 T=真,F=假:表示 實際結果與預測結果是否一致,一致為真,不一致為假。 TP=真陽性:預測結果為P,且實際與預測一致。 FP=假陽性:預測 ...

Sat Jul 07 22:30:00 CST 2018 0 1335
神經網絡訓練准確率一直在0.63左右徘徊問題解決方案

在訓練過程中,有時候會遇到訓練准確率一直在0.63左右的問題。可能出現在訓練了好幾個epoch之后,可能一開始就出現並且一直上下浮動。這個時候 解決的途徑有以下幾點:1、確保數據集沒問題。2、調整學習或者其他參數。3、更換優化器。4、更改初始化方法。5、調整網絡結構。 ...

Thu Feb 13 23:36:00 CST 2020 0 797
(七)詳解pytorch中的交叉熵損失函數nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits(),二分類任務如何定義損失函數,如何計算准確率、如何預測

最近在做交叉熵的魔改,所以需要好好了解下交叉熵,遂有此文。 關於交叉熵的定義請自行百度,相信點進來的你對其基本概念不陌生。 本文將結合PyTorch,介紹離散形式的交叉熵在二分類以及多分類中的應用。注意,本文出現的二分類交叉熵和多分類交叉熵,本質上都是一個東西,二分類交叉熵可以看作是多分類交叉 ...

Sun May 16 10:51:00 CST 2021 2 20383
分類器評估方法准確率和混淆矩陣

注:本文是人工智能研究網的學習筆記 准確率 accuracy_score:函數計算分類准確率,返回被正確分類的樣本比例(default)或者是數量(normalize=False) 在多標簽分類問題中,該函數返回子集的准確率,對於一個給定的多標簽樣本,如果預測得到的標簽集合與該樣本 ...

Tue Oct 31 00:34:00 CST 2017 0 21493
二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標

本篇博文簡要討論機器學習二分類問題中的混淆矩陣、ROC以及AUC評估指標;作為評價模型的重要參考,三者在模型選擇以及評估中起着指導性作用。 按照循序漸進的原則,依次討論混淆矩陣、ROC和AUC: 設定一個機器學習問題情境:給定一些腫瘤患者樣本,構建一個分類模型來預測腫瘤是良性還是惡性,顯然這是 ...

Wed Feb 17 03:37:00 CST 2021 0 346
 
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