训练集收敛，验证集评价指标远低于训练集评价指标

最新推荐文章于 2024-08-22 20:08:48 发布
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分类专栏： 深度学习
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1.图像没有/255.0

当图像没有除以255时，会导致在模型的训练损失下降，且收敛效果很好的情况下，

验证集的泛化性较差，具体表现是评价指标几乎没有提升，也不是回落的过程。

（自己写的读取数据，一定不要忘了/255.0）

 

2

查看标签是否有误

分类问题，0 1 标签有没有处理好，数据类型（注意别是string类型的）

分割问题，mask与data标签是否对应

数据扩充后或是重命名后，再次检查mask与data是否一一对应

 

训练集山准确率高测试集上准确率很低_测试集没有标签，我们可以拿来测试模型吗？...
weixin_39836063的博客
12-04 2658
1. 概述为了评估一个模型在计算机视觉任务（例如目标识别）上的表现，我们通常需要一个有标注且训练不可见的测试集合。大多数情况下，我们都默认这个带标注测试集合的存在（比如各种常用的数据benchmarks）。然而，在许多实际场景中，数据的标注往往很难获取（成本、标注难度等等），进而使得我们难以快速了解模型的性能。那么，测试集没有标签，我们可以拿来测试模型吗？我们重点研究自动模型评估（AutoEval...
【已解决】使用keras对resnet， inception3进行fine-tune出现训练集准确率很高但验证集很低的问题（BN）
wf592523813的博客
07-02 1万+
最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗 当保存模型后再加载模型去预测时发现与直接预测结果不一致也可能是BN层的问题。 总结： keras...
深度学习之解决模型不收敛的问题
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01-25 2万+
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训练loss很低，测试loss振荡不收敛
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06-27 570
2.最好检查一下你的数据，数据才可能是真的问题所在，这是所有东西的根基，比如数据标签是否和样本对齐，数据是否有缺漏，数据是否有乱七八糟的混进来，本身一个周期到底包含多少帧等等等。1.有可能真的是过拟合，按照过拟合的思路去解决，比如在fc层前加个概率0.5的dropout层、减少模型的层数。
神经网络，训练已经收敛，测试集误差不下降
kefnbsow的博客
08-29 1万+
问题描述：对于神经网络，在训练集上已经收敛，而测试集上的误差始终维持在一个很大的值，自始至终都不下降； 可能存在的原因分析： 欠拟合 首先排除欠拟合，因为网络在训练集上已经收敛 过拟合 如果出现过拟合，应该是训练 loss 曲线一直下降，而测试 loss 是先下降后上升，排除 训练和测试的输入不同 测试集和训练集采用完全相同的预处理方式，排除 使用收敛的网络对训练集进行测试，发现结...
训练集Loss收敛，但是测试集Loss震荡的厉害？
qq_41387508的博客
08-05 2万+
问题场景 今天在调试模型的时候发现训练集上Loss已经收敛了，但是在验证集上Loss震荡的比较厉害，如下图所示： Loss曲线 原因分析 查阅网上各种博客后发现验证集Loss震荡的原因可能有如下： 数据问题，比如训练集和验证集相差太大，数据量太小；batchsize太小，模型学习的规律不够“普适”；loss函数不合适；学习率太大，模型陷入了局部最优点；模型的网络结构存在问题；...... 知道了大概的原因之后，就可以逐个进行排查了。 数据上，检查自己的数据集train和valid的划分情况，基本上数据的
yolov8训练自己的数据集（源码）.rar
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最新发布
06-02
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VOC格式包括JPEGImages、Annotations以及ImageSets三个主要部分，其中JPEGImages用于存放图片文件，Annotations存放对应的标注文件（通常是.xml文件），而ImageSets则存放训练集、验证集和测试集的划分信息。...
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这种情况下，正则化方法减弱了模型的复杂性，使得它在训练集上的表现略差，但在验证集上表现得更好，因为它能够避免过拟合并更好地适应验证数据。：模型在训练集上没有充分收敛可能是学习率、正则化等参数的影响，导致模型对训练数据的拟合不足，验证集准确率因而表现得更好。：验证集小导致的随机性会引起较大的波动，但当模型在验证集中逐渐表现出更稳定的性能时，准确率可能超过训练集。：模型在训练中可能从早期的过拟合模式转向更加泛化的模式，导致验证集准确率逐步上升并超过训练集。
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faster rcnn 训练自己的数据集评价指标
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### Faster R-CNN 自定义数据集训练方法 对于自定义数据集上的Faster R-CNN训练，通常涉及几个关键步骤。首先，准备标注的数据集是至关重要的一步。这包括收集图像并为每个感兴趣的目标创建边界框标签和类别信息[^1]。 #### 数据预处理 为了使自定义数据集适应Faster R-CNN框架的要求，需将其转换成适合的形式。一般情况下，这意味着要将图片路径及其对应的XML文件（或其他形式的注解）整理好。每张图片应有一个关联的XML文件描述其中的对象位置与类别名称。此外，还需要划分训练集、验证集和测试集以监控模型的表现和发展趋势[^4]。 #### 配置环境与参数设置 安装必要的库之后，在配置阶段可以考虑采用已有的骨干网络如ResNet或MobileNet作为基础架构的一部分，并根据具体应用场景决定是否应用迁移学习技术来加速收敛过程。同时也要注意调整超参数的选择，比如批次大小(batch size)，初始学习率(learning rate)等，这些都会影响最终的结果质量[^5]。 ```python import torch from torchvision.models.detection.faster_rcnn import fasterrcnn_resnet50_fpn, FastRCNNPredictor # 加载预训练模型 model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # 替换分类器头以匹配新的类别数 num_classes = 2 # 假设有背景类和其他一类对象 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) ``` #### 训练流程 启动训练之前，确保已经准备好所有必需组件——优化器(optimizer), 学习率调度程序(lr_scheduler) 和损失函数(loss function)。在整个迭代过程中不断更新权重直至达到满意的精度水平或者完成预定轮次为止。期间可以通过观察验证集上的表现来进行早停操作防止过拟合现象发生[^3]。 --- ### 评估指标 当涉及到目标检测任务时，常用的评价标准主要包括以下几个方面： - **平均精确度(Average Precision, AP)**: 表示不同IoU阈值下预测框与真实框之间重叠程度的比例关系；它衡量的是召回率(recall)-查准率(precision)曲线下面积。 - **mAP(mean Average Precision)**: 是多个类别各自AP值得算术平均值，能够综合反映整个系统的性能优劣情况[^2]。 除了上述核心测量外，还可以关注其他辅助性的统计量，例如： - 每种类别的TP(True Positive)/FP(False Positive)/FN(False Negative)数量； - 不同尺度下的检测效果差异分析； - 错误类型的定性研究（漏检、错分等） 通过以上介绍的方法论指导实践工作，相信能够在很大程度上帮助理解如何针对特定领域构建有效的视觉感知解决方案。
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