原文:tensorflow識別Mnist時,訓練集與驗證集精度acc高,但是測試集精度低的比較隱蔽的原因

tensorflow識別Mnist時,訓練集與驗證集精度acc高,但是測試集精度低的比較隱蔽的原因除了網上說的主要原因https: blog.csdn.net wangdong article details 之外,還有一種是比較隱蔽的原因 可能對於大多數人不會犯這種低級錯誤 ,作為新手的我找了半天才找到,原因是在程序中創建了一個會話之后又重新創建了一個會話,代碼程序見我博客https: www. ...

2020-02-13 16:21 0 2317 推薦指數:

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測試精度大於訓練精度

/higher-validation-accuracy-than-training-accurracy-using-tensorflow-and-keras       https://www.quora.com/H ...

Thu Jul 15 03:59:00 CST 2021 0 133
關於訓練,驗證,測試的划分

首先需要說明的是:訓練(training set)、驗證(validation set)和測試(test set)本質上並無區別,都是把一個數據分成三個部分而已,都是(feature, label)造型。尤其是訓練驗證,更無本質區別。測試可能會有一些區別,比如在一些權威計算機視覺 ...

Thu Jul 19 01:39:00 CST 2018 0 11208
驗證測試訓練

這三個名詞在機器學習領域的文章中極其常見,但很多人對他們的概念並不是特別清楚,尤其是后兩個經常被人混用。 Ripley, B.D(1996)在他的經典專著P ...

Mon Jul 29 01:21:00 CST 2013 0 5271
訓練驗證測試比例

當數據量比較小時,可以使用 7 :3 訓練數據和測試數據,或者 6:2 : 2 訓練數據,驗證數據和測試數據。 (西瓜書中描述常見的做法是將大約 2/3 ~ 4/5 的樣本數據用於訓練,剩余樣本用於測試) 當數據量非常大,可以使用 98 : 1 : 1 訓練數據,驗證數據和測試 ...

Mon Jul 01 19:23:00 CST 2019 0 6078
訓練驗證測試區別

我們在進行模型評估和選擇的時候,先將數據隨機分為訓練驗證測試,然后用訓練訓練模型,用驗證驗證模型,根據情況不斷調整模型,選擇其中最好的模型,再用訓練測試訓練模型得到一個最好的模型,最后用測試評估最終的模型。 訓練 訓練是用於模型擬合數據樣本。 驗證 ...

Thu Mar 03 04:33:00 CST 2022 0 1643
關於訓練,驗證,測試的划分

首先需要說明的是:訓練(training set)、驗證(validation set)和測試(test set)本質上並無區別,都是把一個數據分成三個部分而已,都是(feature, label)造型。尤其是訓練驗證,更無本質區別。測試可能會有一些區別,比如在一些權威計算機視覺 ...

Sat Oct 12 19:46:00 CST 2019 0 325
 
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