测试集的精度随着迭代次数增加呈现先升高后下降的趋势是为什么？

最新推荐文章于 2024-03-02 13:12:11 发布
最新推荐文章于 2024-03-02 13:12:11 发布
阅读量2.9k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfhsfdhdfajhsr/article/details/117356437
博客提出测试集的精度随迭代次数增加先升高后下降的趋势的原因问题。这涉及到深度学习中测试集精度与迭代次数的关系，是深度学习研究里值得探讨的现象。

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

微纳电子学：数字电路系统的优化算法及其在可靠性及精度方面的应用
AI天才研究院
09-15 1159
近年来，随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，在多个领域都有了广阔的应用前景。其中，数字电路设计和自动化的应用十分重要。由于现代电子设备的复杂性和高度非线性，基于逻辑回归和神经网络的数字电路设计方法存在很大的缺陷。因此，近年来，人们提出了许多优化算法来解决这一问题。本文将以最先进的方法——模拟退火算法（Simulated Annealing）为例，对该算法进行介绍并探讨其在可靠性及精度方面的应用。模拟退火算法是一种基于概率论的解题方式，它通过反复温度升高的方式一步步逼近全局最优解，避免陷入局部极小值。
AIGC游戏开发：如何评估生成内容的玩家满意度？
最新发布
AI天才研究院
05-22 921
如何量化评估生成内容对玩家体验的影响？本文聚焦AIGC生成的游戏内容（包括但不限于剧情、关卡、NPC对话、道具），系统探讨玩家满意度的评估方法论，覆盖主观与客观评估、静态与动态内容、短期与长期体验等场景。核心概念：定义AIGC与玩家满意度的关联维度；评估方法：主观（问卷/访谈）与客观（行为/生理数据）评估的技术细节；数学模型：构建多指标融合的评估模型；实战案例：以AIGC生成关卡为例，演示从数据采集到模型落地的全流程；工具资源：推荐数据采集、分析与建模的工具链；
深度学习过程中测试准确率先上升后下降是为什么？
qq_51570094的博客
09-11 1万+
在初始训练阶段，模型逐渐开始学习到一些信息，因而在验证集上的表现是提升的，在到达某一点后，模型接着训练则会更加的去关注一些细枝末节的东西，即模型表达更加多。1.早停，既然模型在某一点时达到最优，那么就设置模型在最优点附近停止训练。在整个训练过程中，虽然说模型出现了过拟合，但是其在训练集上的损失还是趋于平稳的，并不会说因为过拟合而导致损失波动。在训练过程中的验证准确率前上升，后下降，即在验证集上的表现先好后差。3.改变数据，使数据更加复杂，多变，适应模型，也能取得不错的效果。2.为模型增加惩罚项，即正则化。
机器学习/深度学习入门：训练中的问题
M_Z_G_Y的博客
07-12 2350
1.损失函数后面的epoch中出现剧烈的抖动,如下图所示，说明你的学习率在此时比较高，需要进行学习率的衰减。 2.损失函数在刚开的时候抖动，并且随着epoch的增加损失函数保持在一定的范围内，说明你的学习率比较大。 3.损失函数减少的比较缓慢，说明你的学习率比较小。 有关学习率的影响具体如下文的连接所示： http://baijiahao.baidu.com/s?id=15915312...
李沐动手学习深度学习——3.7练习
weixin_45496725的博客
03-02 660
softmax回归的简洁实现
《动手学深度学习》第三章——（4）softmax回归的简洁实现_学习思考与习题答案
weixin_45042017的博客
02-17 1673
softmax回归的简洁实现 注释+习题
MT006芯片应用场景分析：为什么它是性价比领先之选？
[MT006芯片应用场景分析：为什么它是性价比领先之选？](https://media.springernature.com/lw1200/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41378-019-0126-6/MediaObjects/41378_2019_126_Fig6_HTML.png) # 摘要 ...
独家 | 如何创建用于离线估算业务指标的测试集？（附代码&链接）
数据派THU
03-25 624
作者：AARSHAY JAIN翻译：张若楠校对：张玲本文约6500字，建议阅读10+分钟本文将从原理及应用两方面出发，介绍如何采用日志数据对新模型进行上...
损失函数,激活函数，Batch Size，归一化，学习率的作用
ZJQ的博客
01-28 230
激活函数（Activation Function），是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
softmax回归原理及从零开始实现+简洁实现
m0_51158998的博客
03-25 1008
softmax回归原理及从零开始实现+简洁实现
softmax回归+数据集等等
qq_60567866的博客
05-26 472
图像分类数据集里 减少batch_size（如减少到1）是否会影响读取性能？ 答： 批量越大时间的成本是越低的。 数据迭代器的性能非常重要。你认为当前的实现足够快吗？探索各种选择来改进它。 不会 查阅框架的在线API文档。还有哪些其他数据集可用？ 自行查阅 #softmax实现开始 import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l batch_size = 2...
翻译: 3.7. Softmax 回归的简明实现 pytorch
AI架构师易筋
04-02 2030
正如深度学习框架的高级 API 使第 3.3 节中的线性回归实现变得更加容易一样，我们会发现它同样（或可能更方便）实现分类模型。让我们坚持使用 Fashion-MNIST 数据集，并将批量大小保持在 256，如第 3.6 节所示。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_s
Tensorflow ResnetV2代码解读
qq_43258953的博客
11-08 559
一，神经网络逐层加深有Degradiation问题，准确率先上升到饱和，再加深会下降，这不是过拟合，是测试集和训练集同时下降的。网络过深导致的梯度弥散或消失。为了解决深度网络的退化问题，何凯明等人提出了残差结构，这个结构解决了网络越深，训练误差反而提升的问题，使得网络理论上可以无限深。 二，残差网络的核心是bottleneck网络结构及恒等映射，注意Channel维度变化： ，宛如一个中间细两端...
CNN浅析和历年ImageNet冠军模型解析
热门推荐
人工智能
04-18 4万+
版权声明 作者：黄文坚 本文为大数据杂谈4月13日微信社群分享内容整理。 最新人工智能论文：http://paperreading.club 今天在这里我给大家讲解一些深度学习中卷积神经网络的原理和一些经典的网络结构 卷积神经网络原理浅析 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图...
[交叉熵损失和accuracy关系] 验证集上val-loss先降低再增加，而val-accuracy一直在增加
小太阳~
01-09 3万+
在上一篇博文（[歌词生成] 基于LSTM语言模型和seq2seq序列模型：数据爬取、模型思想、网络搭建、歌词生成）中，seq2seq训练之后，我们发现其在训练集合验证集上loss和accuracy变化如下： 我们首先来回顾一下过拟合的基本表现： 训练集loss不断降低，但是测试集的loss开始不断增加。 再来看我们这个情况，看右边2个loss的图，在第15个epoch之前，训练集上的loss不断...
深度学习 loss下降后上升在下降_深度学习的一些技巧 - hejunlin
weixin_39575737的博客
12-04 1万+
　　如上图，深度学习有3个基本的步骤：1) 定义函数，即选择建立神经网络2) 建立一个标准，判断第一步得到的函数或者网络好不好，相当于损失函数，误差越小，则该函数或网络越好3) 选择误差最小的那个函数或网络　　将我们之前选择的模型或网络用在训练集上，如果误差大，则说明模型不好，需要重新选择或者训练模型；如果该模型在训练集上误差小，那么就在测试集上计算误差，如果测试集上误差也很小，则说明这个模型很好...
深度估计过拟合现象图片
03-25
### 关于深度学习中深度估计的过拟合现象及其可视化 在深度学习领域，尤其是在基于深度卷积神经网络（CNN）的单目图像深度估计任务中，过拟合是一个常见的问题。当模型过于复杂或者训练数据不足时，模型可能会过度适应训练集中的细节和噪声，从而导致泛化能力下降[^1]。 #### 过拟合的表现形式 过拟合通常表现为模型在训练集上的表现非常好（例如低误差率或高精度），但在测试集上却表现出较差的效果。这种差异可以通过绘制损失曲线来观察：随着训练轮次增加，训练集上的损失逐渐减小并趋于平稳，而验证集上的损失则可能出现先降低再升高的趋势[^2]。 #### 可视化的常见方式 为了更好地理解过拟合现象，研究人员常通过以下几种方式进行可视化： 1. **损失函数对比图** 绘制训练集和验证集的损失随迭代次数的变化情况。如果两条曲线之间的差距显著增大，则表明可能存在过拟合。 ```python import matplotlib.pyplot as plt epochs = range(1, 50) # 假设共有50个epoch train_loss = [random.uniform(0.8, 0.1) for _ in epochs] # 训练集损失模拟 val_loss = [random.uniform(0.7, 0.9) for _ in epochs] # 验证集损失模拟 plt.plot(epochs, train_loss, 'b', label='Training Loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation Loss') plt.title('Loss Over Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() ``` 2. **预测结果比较** 对比模型在训练集和测试集上的预测效果。对于深度估计任务而言，可以展示输入图像、真实深度图以及模型预测的深度图三者之间的差异。如果模型在测试集上的预测明显偏离实际值，则可能是由于过拟合引起的。 3. **特征分布分析** 使用t-SNE或其他降维技术将高维特征映射到二维平面上，查看不同类别样本之间是否存在混淆区域。过多重叠可能暗示着模型未能很好地捕捉数据的本质规律[^3]。 #### 如何获取相关图片？ 针对上述提到的各种可视化手段，可以从学术论文附录部分查找具体实验案例；也可以利用开源项目资源库下载预训练好的模型，在本地运行调试过程中保存中间状态截图作为参考资料。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值