@MrLonelyZC88 啊好的,還有一個關于測試那邊的問題,想問一下那個標簽指的是我兩個分類的名稱嘛,還有那個順序是怎么寫的呀TAT
"笨方法"學習CNN圖像識別(三)—— ResNet網(wǎng)絡訓練及預測原文地址:https://finthon.com/learn-cnn-three-resnet-prediction/-- 全文閱讀8分鐘 -- 在本文中,你將學習到以下內(nèi)容...
@MrLonelyZC88 啊好的,還有一個關于測試那邊的問題,想問一下那個標簽指的是我兩個分類的名稱嘛,還有那個順序是怎么寫的呀TAT
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@MrLonelyZC88 啊因為剛開始學,有點不太懂,數(shù)據(jù)太差是指的什么呀,我訓練集一共是兩個分類各600張照片,因為我把圖片resize成32*32的了,是因為像素太低的原因嘛
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@MrLonelyZC88 啊也就是說我的準確率最后要恒穩(wěn)定在一個數(shù)值才能說明模型訓練好了嘛,如果沒有穩(wěn)定的話就要繼續(xù)改參數(shù)訓練嗎
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@MrLonelyZC88 我把batch_size調(diào)成32,準確率就要么是0.96875要么是1了,這是不是因為準確率的定義導致的呢,batch是2的時候矩陣里只有兩個數(shù)值所以要么0要么0.5要么1,那這樣的話準確率不就是會隨著batch的大小可以控制了嘛TAT 感覺有點沒太搞懂這一塊
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@MrLonelyZC88 我還想請教一下,我這個二分類跑到了40萬步但是準確率一直在0,0.5和1這三個不停的反復,甚至40萬步準確率是0了,而且loss也在0.5-1,這是因為什么原因呢
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博主您好~我想問一下我按照你的這個訓練了2分類的模型,但是這個accuracy定義的不是float32嘛,為什么跑出來的都只有一位小數(shù),不是0.0,就是0.5和1.0呢,想請教一下這個是為什么呢
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