5
22 sınıflı bir dizi 15000 eğitim görüntüsüyle bir konvnet eğitimi için tensorflow kullanıyorum. 2 tane konv katmanım ve bir tane tamamen bağlı bir katmanım var. Ağı 15000 görüntülerle eğittim ve eğitim setinde yakınsama ve yüksek doğruluk elde ettim. Ben ağını varsayıyorum böyleceBırakma, Convolutional Neural Network'te neden yakınsayı önlüyor?
Ancak, benim test seti çok daha düşük doğruluk yaşanıyor uydurma bitti. Bununla savaşmak için ağımın tamamen bağlı olan katmanından önce ayrılma ekledim.
Ancak, okulu terk etme ekleyerek birçok tekrarlamalar sonra yakınsama asla ağı neden oldu. Bunun neden olabileceğini merak ediyordum. Hatta yüksek bir ayrılma olasılığı (.9 olasılığını) kullandım ve aynı sonuçları yaşadım.
yüksek bırakma nedenleri sizin düğümleri vb doyurabilecek Yani, daha az ben yakınsama beklenir. Düşük bırakma oranlarını denediniz mi? –
Eh, keep_prob'u 0.9'a ayarlamaktan bahsediyor, bu da nöronların sadece% 10'unu sıfırlayacak. Eğer aslında nöronların% 90'ını sıfırlıyorsanız, bu problem olurdu. Bir model birbirine yaklaşmadığında genellikle bana yardımcı olan şey, öğrenme oranını 10 katına indirmektir. – chasep255
Teşekkürler Bir deneyeceğim. Evet, kötüyüm, benim keep_prob'umun .9. –