validation accuracy vs train accuracy

最新推荐文章于 2025-03-25 12:11:27 发布
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分类专栏： 三省吾身
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探讨了在机器学习中，当训练集与验证集的准确率接近时的现象，分析了这可能意味着网络参数不足，因为在参数充足情况下通常会出现过拟合，导致训练准确率高于验证准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

训练时validation accuracy和train accuracy之间没有差距，本义为这是一个还不错的曲线，但是今天讨论时有人评论说这种情况说明网络参数不足，因为在参数充足的情况下多多少少会有过拟和，所以正常情况下train accuracy会高于validiation accuracy，似乎很有道理！

【问题 解决】mxnet训练mnist数据集的Train_accuracy很小
s_sunnyy的博客
01-22 3495
在dl4上运行train_mnist.py正常，Train_accuacy在0.9附近 [hx@dl4 image-classification]$ python train_mnist.py --gpus 0 INFO:root:start with arguments Namespace(batch_size=64, disp_batches=100, gpus='0', kv_store
深度学习为什么会出现validation accuracy大于train accuracy的现象？
街道口扛把子的博客
03-02 8627
知乎：深度学习为什么会出现validation accuracy大于train accuracy的现象？ 概括他们的答案： validation的样本数量一般远小于training的 val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的(经过大量的训练学习到东西了) data augmentation把训练集变得丰富，制造数据的多样性和学习的困难来让network更robust（比如旋...
【漫话机器学习系列】161.验证曲线（Validation Curve）
IT古董
03-25 892
在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数的选择至关重要。超参数的不同取值会对模型的性能产生不同的影响，而验证曲线（Validation Curve）就是用于分析超参数对模型表现影响的工具之一。本文将详细介绍验证曲线的概念、用途、如何绘制及其在模型优化中的作用。
Caffe Python接口绘制 train accuracy, train loss, test loss curves
A person does not really understand something until after teaching it to a computer. Donald.E.Knuth
03-13 438
#!/usr/bin/env python # -*- coding:UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from urlgrabber.grabber import _file_object_test from cProfile import label #########################
cnn调整训练精度记录
qq571028495的博客
06-22 778
之前的训练精度 Epoch 15 ------------------------------- loss: 0.059839 [ 0/ 2368] train Error: train_Accuracy: 95.8%, Avg loss: 0.003490 Test Error: Accuracy: 88.2%, Avg loss: 0.014631 cnn结构： self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3) self.conv2 = nn.C
利用caffe工具绘制训练模型中train accuracy和loss曲线
Jian_yang275132的博客
07-27 962
参考博文:(1)https://blog.youkuaiyun.com/yx2017/article/details/75045078​​​​​​                  (2)http://www.cnblogs.com/AliceHu/p/6529383.html                  (3)https://www.cnblogs.com/wuchaodzxx/p/5904180...
pytorch绘制train accuracy
最新发布
04-03
- **Validation Accuracy**: 在每个 epoch 结束后，在验证集上计算并存储。 通过这种方式收集到的数据可以在后续用于绘制曲线[^1]。 #### 使用 Matplotlib 进行绘图 Matplotlib 是一个强大的绘图工具，能够轻松...
解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题
09-16
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2, verbose=1) ``` 补充知识： 在Keras中，除了默认的性能指标，还可以自定义评估函数。例如，上面提到了自定义AUC（Area Under the ...
Windows+Python3下绘制Caffe训练日志中的Loss和Accuracy曲线图
大山的专栏
05-02 2661
Windows下利用Python3绘制Caffe训练日志中的Loss和Accuracy的曲线图
loss、val_loss、accuracy、val_accuracy
DreamBro的博客
11-06 2472
loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） train loss ...
Keras神经网络全连接层多分类问题的训练损失、验证损失和训练精度、验证精度
Zhang Phil
11-28 3868
AI：Keras神经网络全连接层多分类问题的训练损失、验证损失和训练精度、验证精度，Python import keras from keras.layers import Dense from keras import models from keras import optimizers from sklearn.datasets.samples_generator import mak...
【机器学习】训练(Training)、验证(Validation)和测试(Testing)
weixin_54607024的博客
02-06 511
这种三阶段的划分方法是机器学习中的最佳实践，能够帮助我们建立既能在训练数据上表现良好，又能很好地泛化到新数据的模型。- 这种划分方法有助于评估模型的真实性能，避免过拟合。- 通常使用最大的数据集比例（60-80%的数据）- 这个阶段可能会多次重复，直到找到最优的模型配置。- 这个阶段只进行一次，用来评估最终模型的实际性能。- 使用测试集对最终选定的模型进行评估。- 使用验证集来评估模型的泛化能力。- 防止过拟合，选择最佳的模型配置。- 通常使用 10-20% 的数据。- 通常使用 10-20% 的数据。
val的准确率高于train是过拟合吗
githubcurry
09-11 736
验证集和训练集的规模不同：有时候，验证集的规模较小，这可能导致验证集准确率的波动性较大。由于数量较少的样本更容易受到随机性的影响，所以验证集的准确率可能会高于训练集，但不一定表示过拟合。如果以上情况都排除，并且验证集的准确率持续高于训练集，那么可能存在过拟合的问题。验证集和训练集的分布不同：如果验证集和训练集的分布存在差异，例如验证集包含更易于分类的样本，那么在验证集上的准确率可能会高于训练集。数据集划分不一致：如果数据集的划分不一致或随机性较大，即使模型没有过拟合，也可能导致验证集的准确率高于训练集。
准确率（Accuracy）、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、AUC、ROC的理解
热门推荐
qfikh的博客
03-03 3万+
一、准确率、精确率、召回率和 F 值 (1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negat...
神经网络训练与预测时结果不一致的一种原因
jasminefeng的博客
01-29 2602
为了防止过拟合，我设置了提前终止early stop。发现预测时的train accuracy与训练时打印出的max train accuracy并不一致。经断点调试，发现是early stop代码段的问题 if test_accuracy > self.max_test_acc and train_accuracy > self.max_train_acc - 0.04: self.max_test_acc = test_accuracy self.max_acc_epo
不能更通俗易懂的机器学习名词解释
weixin_34088598的博客
08-02 704
train? valid? or test? 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说，就是需要大量的带标签数据（labeled data）。 很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和测试这两个阶段，进而也就了解到带标签数据是要被划分成两个部分的：训练集(training set)与测试集(test set)。这两个概念也很直观，...
深度学习笔记（十二）—— 训练过程监视[Babysitting The Learning Process]
zeeq的博客
03-11 2493
  在神经网络的训练过程中，有许多有用的量需要监控。下面介绍的几种曲线图是分析训练过程的有用工具，可以用来获得关于不同超参数设置的直观信息，以及如何更改这些参数以提高训练效率。   下面的图的x轴都是以epochs为单位，用来衡量每个样本在预期训练中被使用的次数（例如，一个epochs意味着每个例子都被使用了一次）。由于迭代次数取决于batch大小的设置，因此最好跟踪epochs而不是迭代次数。 1. Loss function   在训练过程中，第一个有用的跟踪量是损失（loss），因为它是在前向传播过程
电影评论文本分类
abnercloud
11-08 874
此笔记本（notebook）使用评论文本将影评分为积极（positive）或消极（nagetive）两类。这是一个二元（binary）或者二分类问题，一种重要且应用广泛的机器学习问题。 我们将使用来源于网络电影数据库（Internet Movie Database）的IMDB 数据集（IMDB dataset），其包含 50,000 条影评文本。从该数据集切割出的25,000条评论用作训练，另外 25,000 条用作测试。训练集与测试集是平衡的（balanced），意味着它们包含相等数量的积极和消极评论.
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