cheng_guai的博客

原创 Pytorch实现搭建自己的网络模型并训练测试

这里对比了两次训练之后的精度与损失图像，可以看出，在接近40轮训练之后，损失开始上升了，这是因为本身的数据集太小，训练的次数过多时，模型开始过度拟合训练数据，验证误差开始上升，即是过拟合现象，当然模型的具体性能还与模型架构和复杂性、学习率和优化器等等有关。分别传入一个三角形和四边形的图片，可以看到识别成功了，但是由于模型较小，自己制作的数据集太小等问题精确度还是有所不足，在多次测试中还是会出现识别错误的情况。画出精确度和损失的图像，便于观察，我这里进行了图像的保存，保存图像的位置和名称可以自行更改。